ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В СИСТЕМЕ ЭПИЗООТОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

В ветеринарной практике при изучении различных инфекционных болезней проводят мониторинг эпизоотического процесса с помощью математического моделирования, что позволяет прогнозировать уровень заболеваемости и решать задачу профилактики инфекционных болезней. Математические модели эпизоотологического прогнозирования - это модели стратегий борьбы с эпизоотиями: иммунизации и контроля ее эффективности, контроля численности популяций и др. Основными условиями математического моделирования в эпизоотологии являются прогнозирование, управление реальными процессами, исследование тонкой структуры взаимосвязей в этой сложная вероятностная система. Появление ЭВМ и вероятностных методов создало реальные предпосылки для использования моделей в теоретической и практической эпизоотологии. Цель работы - анализ современных подходов к прогнозированию эпизоотического процесса. Для составления математических моделей использовали статистическую отчетность по инфекционным и инвазионным болезням животных за несколько лет. Современные методы прогнозирования можно разделить на три основные группы: экстраполяции, экспертных оценок и математического моделирования. Анализ существующих подходов к математическому моделированию в эпизоотологии показал, что в стационарно неблагополучных хозяйствах и на региональном уровне можно использовать универсальные статистические модели при наличии динамики показателей за ряд лет (временной ряд). Для реализации этого подхода необходимо иметь банк математических моделей прогнозирования и критерий выбора наиболее адекватной модели из этого банка. Математические модели эпизоотического процесса подразделяются на теоретические и практические, а они в свою очередь - на детерминистические и стохастические. Применение разных математических моделей эпизоотологического прогнозирования (стохастической, детерминистической) позволяет оценивать эффективность управленческих решений для создания эпизоотического благополучия хозяйства – региона – страны – в конкретных условиях.

• Кузьмин В.А.
• Кудрявцева А.В.
• Богданов А.И.
• Кан Ф.Л.
• Просвирнин Г.С.
• Туманский А.Ю.

• Прикладные науки. Медицина. Технология