Приложение 9. Прогнозирование активности природных очагов чумы на основе эколого-эпизоотологических показателей

Приложение 9
к МУ 3.1/4.2.4065-24

Прогнозирование активности природных очагов чумы на основе эколого-эпизоотологических показателей

1. Разработанная модель для прогнозирования эпизоотической активности природного очага чумы позволяет строить краткосрочные прогнозы эпизоотической активности природных очагов чумы, с упреждением в один сезон (весна, лето, осень, зима), либо год. Данные, используемые для построения прогноза характеризуются следующими признаками:

- доказанным выраженным влиянием на эпизоотическую активность природных очагов и численность членистоногих переносчиков возбудителей опасных инфекций;

- возможностью количественного измерения (иметь числовое значение);

- наличием архивных сведений и пополняемых баз данных - для изучения степени влияния и направления действия исследуемого фактора в динамике.

Прогноз строится на данных, полученных за 2 - 3 десятилетия (но не менее 18 значений). Чем выше предполагается точность и детальность прогноза, тем большее количество значений должно быть в виде исходных данных для обучения модели.

Прогноз разрабатывается для энзоотичных территорий с однотипными пространственно-временными проявлениями эпизоотической активности (автономный очаг, ландшафтно-эпизоотологический район). Алгоритм прогнозирования основан на непрерывной последовательной статистической процедуры распознавания НПСПР - теореме Байеса и последовательном статистическом анализе Вальда с определением информативности по методу Кульбака. Алгоритм прогнозирования состоит из последовательных действий:

1) подготовка первичных данных;

2) определение информативности факторов и их прогностических коэффициентов;

3) составление оптимизированного перечня факторов для составления прогноза;

4) прогнозирование появления (отсутствия) эпизоотий / случая заболевания природно-очаговыми инфекциями;

5) поэтапные расчеты интенсивности эпизоотий относительно пороговых уровней / заданных значений.

Результаты оформляются в виде табличной статистической модели, в которой рассчитана важность каждого показателя для экосистемы очага в целом в безразмерной величине (информативность Кульбака), и диапазоны значений каждого показателя с количественной оценкой его возможного влияния на эпизоотическую активность (интенсивность проявлений эпидемического процесса) в каждый конкретный год в безразмерной величине (прогностический коэффициент).

Прогноз строится по дихотомической модели, с использованием алгоритма дихотомического рекурсивного поиска. Сначала прогноз строится по альтернативе: будет или не будет эпизоотия чумы на обследуемой территории (или появление хотя бы одного больного опасной инфекцией) в каждом административном районе субъекта. Затем возможно два варианта прогнозирования:

- прогнозирование по стандартной схеме: будет или не будет показатель эпизоотической активности превышать 1 квартиль. Если будет, то будет или не будет превышать медиану. Если будет, то будет или не будет превышать третий квартиль;

- прогнозирование относительно произвольно заданной альтернативы: будет или не будет показатель эпизоотической активности превышать число, заданное пользователем.

Надежность прогноза колеблется от 80 до 99,9 % (на каждые 100 прогнозов приходится от 80 до 99 правильных). Верификация прогноза проводится на проверочных годах. Пяти следующих друг за другом правильных прогнозов достаточно, чтобы считать модель надежной на 95 % (из каждых 100 прогнозов только 5 ошибочных).

Апробация данного метода с целью составления количественного прогноза возможной активизации очага или продолжения межэпизоотического периода была проведена на примере Центрально-Кавказского высокогорного природного очага.

ГАРАНТ:

Нумерация пунктов приводится в соответствии с источником

4. Подготовка первичных данных для построения прогноза. Всего было использовано 10 экологических факторов, включающих 74 показателя.

Три биотических фактора включали 12 показателей:

- численность горных сусликов (Spermophilus musicus, Menetries, 1832) на 1 га по очагу в среднем;

- численность горных сусликов в Баксано-Чегемском, Верхне-Кубанском, Кубано-Малкинском и Малко-Баксанском эпизоотических участках;

- процент взрослых самок от всей популяции;

- процент взрослых самцов от всей популяции;

- процент молодых самок от всей популяции;

- процент молодых зверьков от всей популяции;

- численность блох на 1 га в очаге в целом;

- численность блох в гнезде горного суслика;

- индекс обилия блох на зверьках.

Семь абиотических факторов включали 64 показателя:

- среднемесячная температура воздуха;

- сумма осадков за месяц;

- среднемесячное атмосферное давление;

- количество ч солнечного сияния за месяц;

- отношение температуры к осадкам (среднемесячные), гидротермический коэффициент (далее - ГТК) Селянинова за 12 месяцев;

- солнечная активность, выраженная числами Вольфа-Вольфера по годам;

- годовая сумма температур;

- годовая сумма осадков.

Группа обучения включала данные с 1989 по 2014 г., проверочная группа - 2015 - 2017 гг.

Все сведения представляются в табличном формате (рис. П9.1)

Рис. П9.1 - скриншот листа в табличном формате - база данных по абиотическим факторам

После составления таблиц проводится вычисление коэффициента информативности для каждого фактора. Для этого его значения за определенный ряд лет (основная группа) разбиваются на классы (диапазоны). Для каждого из них высчитывается вероятность того, что значение признака попадает в данный диапазон при условии последующего большого (+) прироста численности и вероятность того, что значение признака попадает в данный диапазон при условии, что впоследствии имеет место малый (-) прирост. Рассчитанные вероятности (частости) подвергаются процедуре сглаживания (методом скользящей средней), чтобы свести к минимуму влияние выбора границ диапазонов на результат прогноза. При этом учитываются вероятности данного признака в 4 соседних диапазонах. Вычисление взвешенной средней производится по формуле (6):

;

(6)

и т.д., где: у ₁ - первый член ряда;

у ₂ - второй член ряда;

у ₃ - третий член ряда и т.д.;

у ₃ и у ₄ - "средневзвешенный" член ряда.

Расчеты "сглаженных" частостей у ₀ и y _-1 в диапазонах, расположенных за пределами крайних проводятся по формуле (7):

(7)

Считается, что при увеличении наблюдений в эти диапазоны попало бы некоторое число членов выборки.

Затем находится логарифм отношения сглаженных вероятностей (увеличенный в 10 раз, он называется прогностическим коэффициентом) и определяется информативность - произведение прогностического коэффициента на полуразность сглаженных вероятностей, уменьшенное в 100 раз. Сложением информативностей диапазонов находится суммарная информативность признака. Под информативностью признака здесь понимается, таким образом, степень различий его распределений при дифференцируемых состояниях "+" и "-". Чем больше суммарная информативность, тем выше прогностическая ценность фактора.

Все расчеты в табличном формате автоматизированы.

Для проведения расчетов вносятся числовые значения исследуемого предиктора в графу "Предиктор" (рис. 3)

ГАРАНТ:

По-видимому, в тексте предыдущего абзаца допущена опечатка. Вместо слов "рис. 3" следует читать "рис. П9.2"

Рис. П9.2 - заполнение графы "Предикторы"

В графу "Объекты" вносится количество эпизоотийных секторов, выявленных в предыдущем году.

Замена данных в графе "Бинар" и все расчеты происходят автоматически. В результате получается значение суммарного коэффициента информативности исследуемого фактора (рис. П9.2) графа "Инф".

Результаты для каждого фактора представлены в табл. П9.1 приложения 9 к настоящим МУ.

Таблица П9.1

Прогностическая оценка наличия или отсутствия хотя бы одного сектора первичного района, в котором эпизоотия подтверждена бактериологически

N п/п	Диапазоны значений фактора		Прогностический коэффициент	Информативность	Суммарная информативность фактора
	От	До
	Процент взрослых самок в популяции
1.	13,71	16,61	-7,939455	0,1480771
2.	16,62	19,52	-8,45098	0,3621849
3.	19,53	22,44	-6,924879	0,5825692
4.	22,45	25,36	-2,887955	0,1168934
5.	25,37	28,28	0,9211113	0,0157174
6.	28,29	31,2	3,763162	0,2882104
7.	31,21	34,12	3,5902194	0,2307998
8.	34,13	37,04	2,1828894	0,0554385
9.	37,05	39,96	1,0914447	0,0051974
10.	39,97	42,88	-1,918855	0,0038073	1,81

	Численность горных сусликов на га в Верхне-Кубанском участке
1.	14,44	15,81	0	0
2.	15,82	17,19	6,9897	0,1553267
3.	17,2	18,58	7,7815125	0,4323063
4.	18,59	19,97	3,0103	0,1337911
5.	19,98	21,36	2,1387982	0,0831755
6.	21,37	22,75	-1,663314	0,0646844
7.	22,76	24,14	-1,091445	0,0242543
8.	24,15	25,53	-4,771213	0,3180808
9.	25,54	26,92	-4,47158	0,1117895
10.	26,93	28,31	0	0	1,32
	Численность горных сусликов на га в Баксано-Черекском участке
1.	11,6	13,04	0	0
2.	13,05	14,49	0	0
3.	14,5	15,95	0,4139269	0,0011498
4.	15,96	17,41	-1,684044	0,0421011
5.	17,42	18,87	-4,694344	0,4824743
6.	18,88	20,33	-2,536053	0,1620256
7.	20,34	21,79	0,7638835	0,0106095
8.	21,8	23,25	6,8797462	0,5924226
9.	23,26	24,71	0	0
10.	24,72	26,17	0	0	1,29
	Численность горных сусликов на га в целом по очагу
1.	13,18	14,87	0	0
2.	14,88	16,57	2,0091484	0,0131317
3.	16,58	18,28	-1,512677	0,0222452
4.	18,29	19,99	-2,155086	0,0936688
5.	20	21,7	-3,616366	0,3179093
6.	21,71	23,41	-0,331684	0,0027098
7.	23,42	25,12	2,7470106	0,1211916
8.	25,13	26,83	8,207036	0,5122692
9.	26,84	28,54	0	0
10.	28,55	30,25	0	0	1,08
	Среднемесячное атмосферное давление в феврале
1.	899,76	901,22	-7,781513	0,1080766
2.	901,23	902,69	-4,259687	0,1183246
3.	902,7	904,17	-3,802112	0,2217899
4.	904,18	905,65	-0,649408	0,0090196
5.	905,66	907,13	0,9108047	0,0177101
6.	907,14	908,61	4,2934847	0,3220114
7.	908,62	910,09	3,5218252	0,1467427
8.	910,1	911,57	-0,280287	0,0007786
9.	911,58	913,05	-3,0103	0,0334478
10.	913,06	914,53	-6,0206	0,0501717	1,03
	Отношение температуры к осадкам в октябре
1.	-0,17	-0,05	1,7609126	0,0146743
2.	-0,04	0,08	1,5760785	0,030646
3.	0,0872	0,22	1,5871716	0,0661322
4.	0,23	0,36	1,383027	0,0461009
5.	0,37	0,5	1,1115045	0,0216126
6.	0,51	0,64	-1,249387	0,0138821
7.	0,65	0,78	-5,563025	0,200887
8.	0,79	0,92	-6,9897	0,3106533
9.	0,93	1,06	-6,9897	0,1553267
10.	1,07	1,2	-6,0206	0,0501717	0,91
	Число часов солнечного сияния в феврале
1.	50,34	68,16	-3,0103	0,0083619
2.	68,17	85,99	-5,228787	0,1016709
3.	86	103,83	-3,0103	0,0919814
4.	103,84	121,67	-1,829307	0,0558955
5.	121,68	139,51	1,9957235	0,0776115
6.	139,52	157,35	3,2221929	0,1969118
7.	157,36	175,19	2,2577904	0,0940746
8.	175,2	193,03	-1,684044	0,0421011
9.	193,04	210,87	-3,0103	0,0585336
10.	210,88	228,71	-7,781513	0,1080766	0,84
	Число блох на га
1.	157,79	290,2	-6,368221	0,1632877
2.	290,21	422,62	-3,357921	0,1506759
3.	422,6333	555,05	-3,146028	0,2702357
4.	555,06	687,48	-0,627908	0,0112701
5.	687,49	819,91	0,8333721	0,0117527
6.	819,92	952,34	5,3926916	0,2212386
7.	952,35	1084,77	0	0
8.	1084,78	1217,2	0	0
9.	1217,21	1349,63	0	0
10.	1349,64	1482,06	0	0	0,83
	Среднемесячная температура воздуха в мае
1.	8,2	9,14	3,0103	0,0167239
2.	9,15	10,09	3,9794001	0,099485
3.	10,1	11,05	2,8724171	0,119684
4.	11,06	12,01	2,7036118	0,1426906
5.	12,02	12,97	0,1523997	0,0004233
6.	12,98	13,93	-0,49218	0,0041015
7.	13,94	14,89	-2,710668	0,0978852
8.	14,9	15,85	-3,631779	0,1715007
9.	15,86	16,81	-4,47158	0,1117895
10.	16,82	17,77	-4,771213	0,0530135	0,82
	Солнечная активность (числа Вольфа - Вольфера)
1.	-48,66	-22,89	-3,0103	0,0334478
2.	-22,88	2,89	-2,552725	0,0567272
3.	2,9	28,68	-2,817248	0,1643395
4.	28,69	54,47	-1,870866	0,0727559
5.	54,48	80,26	-1,663314	0,0646844
6.	80,27	106,05	2,3608919	0,0852544
7.	106,06	131,84	4,9485002	0,2336792
8.	131,85	157,63	0	0
9.	157,64	183,42	0	0
10.	183,43	209,21	0	0	0,71
	Сумма осадков в июне
1.	-34,86	6,56	5,4406804	0,075565
2.	6,57	47,99	2,4303805	0,0607595
3.	48	89,43	2,6324143	0,1462452
4.	89,44	130,87	0,2864518	0,0023871
5.	130,88	172,31	-0,401172	0,0033431
6.	172,32	213,75	-3,9794	0,2652933
7.	213,76	255,19	-4,259687	0,1183246
8.	255,2	296,63	-2,0412	0,01701
9.	296,64	338,07	0	0
10.	338,08	379,51	0	0	0,69
	Среднемесячное атмосферное давление в марте
1.	899,04	900,56	-7,781513	0,1080766
2.	900,57	902,09	-5,0515	0,1543514
3.	902,1	903,63	-2,747011	0,1144588
4.	903,64	905,17	0,1336396	0,0003712
5.	905,18	906,71	2,8254659	0,1726674
6.	906,72	908,25	1,8708664	0,0727559
7.	908,26	909,79	0,6069784	0,0050582
8.	909,8	911,33	-1,627273	0,022601
9.	911,34	912,87	-3,0103	0,0250858
10.	912,88	914,41	-3,0103	0,0083619	0,69
	Численность горных сусликов на га в Кубано-Малкинском участке
1.	11,36	13,87	-0,791812	0,0021995
2.	13,88	16,39	-2,662679	0,0813596
3.	16,4	18,92	-2,188432	0,1155006
4.	18,93	21,45	-2,596373	0,194728
5.	21,46	23,98	0,5435766	0,0060397
6.	23,99	26,51	4,2596873	0,2366493
7.	26,52	29,04	0	0
8.	29,05	31,57	0	0
9.	31,58	34,1	0	0
10.	34,11	36,63	0	0	0,64
	Численность блох в гнезде горного суслика
1.	-5,9	-1,21	0	0
2.	-1,2	3,49	-4,223344	0,1021332
3.	3,5	8,2	-2,462432	0,0828858
4.	8,21	12,91	-2,609664	0,1833588
5.	12,92	17,62	0,994572	0,0227516
6.	17,63	22,33	2,5060263	0,1195686
7.	22,34	27,04	1,8243144	0,0423289
8.	27,05	31,75	2,9782486	0,06521
9.	31,76	36,46	1,217336	0,004376
10.	36,47	41,17	0	0	0,62
	Численность горных сусликов на га в Малко-Баксанском участке
1.	12,6	15,39	2,4303805	0,0202532
2.	15,4	18,19	-0,280287	0,0007786
3.	18,2	21	-0,483047	0,0053672
4.	21,01	23,81	-3,0103	0,2174106
5.	23,82	26,62	-1,810547	0,0754394
6.	26,63	29,43	-0,222764	0,0006188
7.	29,44	32,24	6,0205999	0,30103
8.	32,25	35,05	0	0
9.	35,06	37,86	0	0
10.	37,87	40,67	0	0	0,62
	Среднемесячная температура воздуха в июне
1.	12,64	13,46	0	0
2.	13,47	14,29	5,7403127	0,1753984
3.	14,3	15,13	3,723859	0,196537
4.	15,14	15,97	0,8591463	0,0167056
5.	15,98	16,81	-0,917704	0,0203934
6.	16,82	17,65	-1,648102	0,0549367
7.	17,66	18,49	-2,388821	0,0729917
8.	18,5	19,33	-2,498775	0,0485873
9.	19,34	20,17	-3,0103	0,0250858
10.	20,18	21,01	-3,0103	0,0083619	0,62
	Среднемесячное атмосферное давление в мае
1.	903,74	904,46	-3,0103	0,0167239
2.	904,47	905,19	-3,802112	0,07393
3.	905,2	905,93	-3,0103	0,1087053
4.	905,94	906,67	-2,552725	0,1134544
5.	906,68	907,41	-0,377886	0,003149
6.	907,42	908,15	0,211893	0,0011772
7.	908,16	908,89	3,1292922	0,1651571
8.	908,9	909,63	3,9794001	0,1326467
9.	909,64	910,37	0	0
10.	910,38	911,11	0	0	0,61
	Среднемесячная температура воздуха в январе
1.	-8,9	-7,71	-3,0103	0,0083619
2.	-7,7	-6,51	0	0
3.	-6,5	-5,3	1,4612804	0,0162364
4.	-5,29	-4,09	3,357921	0,1305858
5.	-4,08	-2,88	2,5963731	0,1298187
6.	-2,87	-1,67	0,4830468	0,0053672
7.	-1,66	-0,46	-1,026623	0,0228139
8.	-0,45	0,75	-3,0103	0,150515
9.	0,76	1,96	-3,590219	0,0897555
10.	1,97	3,17	-4,771213	0,0530135	0,61
	Число часов солнечного сияние в июне
1.	120	138,99	0	0
2.	139	157,99	6,9897	0,1553267
3.	158	177	4,5863785	0,1910991
4.	177,01	196,01	1,638568	0,0500674
5.	196,02	215,02	-0,612697	0,0085097
6.	215,03	234,03	-2,498775	0,1457619
7.	234,04	253,04	-0,737862	0,0102481
8.	253,05	272,05	-1,249387	0,0173526
9.	272,06	291,06	0,6694679	0,0018596
10.	291,07	310,07	-3,0103	0,0083619	0,59
	Сумма осадков в июле
1.	-43,66	-9,99	3,9794001	0,0331617
2.	-9,98	23,69	3,9794001	0,099485
3.	23,7	57,38	1,383027	0,0345757
4.	57,39	91,07	0,1128101	0,0003134
5.	91,08	124,76	-2,449141	0,1700792
6.	124,77	158,45	-1,335389	0,0333847
7.	158,46	192,14	-0,901766	0,0075147
8.	192,15	225,83	7,4036269	0,1850907
9.	225,84	259,52	0	0
10.	259,53	293,21	0	0	0,56
	Число часов солнечного сияния в сентябре
1.	88,34	108,66	-3,0103	0,0083619
2.	108,67	128,99	-6,0206	0,1003433
3.	129	149,33	-2,138798	0,0415877
4.	149,34	169,67	-0,927541	0,0128825
5.	169,68	190,01	2,5963731	0,1298187
6.	190,02	210,35	2,2184875	0,0985994
7.	210,36	230,69	1,1997532	0,0233285
8.	230,7	251,03	-1,697511	0,0518684
9.	251,04	271,37	-2,498775	0,0485873
10.	271,38	291,71	-3,0103	0,0334478	0,55
	Сумма осадков в марте
1.	-21,1	-9,51	0	0
2.	-9,5	2,09	6,5321251	0,1270135
3.	2,1	13,7	4,1912931	0,1513523
4.	13,71	25,31	2,1748394	0,0785359
5.	25,32	36,92	-0,263289	0,0014627
6.	36,93	48,53	-1,249387	0,0347052
7.	48,54	60,14	-2,403322	0,1134902
8.	60,15	71,75	-1,014576	0,0140913
9.	71,76	83,36	-0,9691	0,0053839
10.	83,37	94,97	1,7609126	0,0048914	0,53
	Среднемесячное атмосферное давление в январе
1.	899,16	900,77	0	0
2.	900,78	902,39	0	0
3.	902,4	904,02	-5,228787	0,2033417
4.	904,03	905,65	-2,527253	0,1053022
5.	905,66	907,28	0,3300026	0,00275
6.	907,29	908,91	1,0145764	0,0281827
7.	908,92	910,54	2,5527251	0,1134544
8.	910,55	912,17	1,7609126	0,03424
9.	912,18	913,8	2,4303805	0,0202532
10.	913,81	915,43	0	0	0,51

После анализа всех исследуемых факторов, необходимо выбрать наиболее значимые из них. С этой целью проводится их ранжирование по значениям информативности, факторы с низкими значениями коэффициента информативности (< 0,5) исключаются из дальнейшего исследования ввиду нецелесообразности их учета, так как они мало увеличивают общую информативность, но удлиняют процедуру анализа и могут увеличить число ошибок.

Так, из 74 доступных нам экологических показателей, информативных относительно будущего состояния очага, по выбранной альтернативе оказалось 23. Из них восемь биотических и 15 абиотических (табл. П9.2 приложения 9 к настоящим МУ); показатели (предикторы) перечислены в порядке убывания их информативности.

Таблица П9.2

Экологические показатели, используемые в качестве предикторов для создания прогностической модели

N п/п	Наименование показателя	Информативность
1.	Процент взрослых самок в популяции	1,81
2.	Численность горных сусликов на га на Верхне-Кубанском участке	1,32
3.	Численность горных сусликов на га на Баксано-Черекском участке	1,29
4.	Численность горных сусликов на га в целом по очагу	1,08
5.	Среднемесячное атмосферное давление в феврале	1,03
6.	Отношение температуры к осадкам в октябре	0,91
7.	Число часов солнечного сияния в феврале	0,84
8.	Число блох на га	0,83
9.	Среднемесячная температура воздуха в мае	0,82
10.	Солнечная активность (числа Вольфа-Вольфера)	0,71
11.	Сумма осадков в июне	0,69
12.	Среднемесячное атмосферное давление в марте	0,69
13.	Численность горных сусликов на га на Кубано-Малкинском участке	0,64
14.	Численность блох в гнезде горного суслика	0,62
15.	Численность горных сусликов на га в Малко-Баксанском участке	0,62
16.	Среднемесячная температура воздуха в июне	0,62
17.	Среднемесячное атмосферное давление в мае	0,61
18.	Среднемесячная температура воздуха в январе	0,61
19.	Число часов солнечного сияние в июне	0,59
20.	Сумма осадков в июле	0,56
21.	Число часов солнечного сияния в сентябре	0,55
22.	Сумма осадков в марте	0,53
23.	Среднемесячное атмосферное давление в январе	0,51

Сумма значений прогностических коэффициентов с положительным или отрицательным значением, свидетельствующим в пользу появления или отсутствия эпизоотий соответственно. Согласно порядку расчета модели, серии данных разделяются на шесть диапазонов. Соответственно, при использовании серий многолетних данных, желательно, чтобы обучающая группа включала не менее 18 лет (при равновероятном распределении хотя бы по три значения на диапазон). Исходя из этого условия, предварительная проверка прогнозов сделана с 2008 по 2014 г. по ретроспективным данным, а с 2015 по 2017 г. даны оперативные прогнозы. Результаты ретроспективного и оперативного прогнозирования представлены в табл. П9.3 приложения 9 к настоящим МУ.

Таблица П9.3

Краткосрочный прогноз наличия или отсутствия хотя бы одного сектора первичного района, в котором эпизоотия подтверждена бактериологически

Год	Прогноз эпизоотии	Вероятность исполнения	Проверка прогноза
2008	Не регистрируется	99,9	Верный
2009	Не регистрируется	99,9	Верный
2010	Не регистрируется	99,9	Верный
2011	Не регистрируется	99,7	Верный
2012	Не регистрируется	99,9	Верный
2013	Не регистрируется	99,9	Верный
2014	Не регистрируется	99,9	Верный
2015 *	Не регистрируется	99,8	Верный
2016 *	Не регистрируется	99,9	Верный
Примечание: * - оперативные прогнозы.

Таким образом, было сделано три оперативных прогноза с вероятностью исполнения не менее 99 %, каждый из них оказался верным; т.е. выбранный набор факторов дает неслучайный результат с вероятностью 0,93. Созданная модель позволяет успешно прогнозировать наличие или отсутствие регистрируемой эпизоотической активности в очаге. Расчетная вероятность того, что используемая модель неверная - 7 %, каждый следующий подтвердившийся прогноз будет уменьшать вероятность ошибочности модели, соответственно, не подтвердившийся - увеличивать. Метод может использоваться для прогнозирования наличия или отсутствия эпизоотической активности в очаге.