Поиск по сайту

    Архив

    Страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

    Математические модели эпизоотологии

    Изучение нозоареала болезней в конечном итоге преследует цели прогноза долгосрочного или краткосрочного в зависимости от возможностей, которыми располагают исследователи. Однако любой эпизоотологический прогноз, прежде всего, должен указывать на соотношение между различными территориями по степени риска возникновения или распространения болезни или болезней. Как решить эту задачу? Как сравнить между собой территории, для которых характерны как общие, так и самые различные эпизоотологические и географические показатели?

    Математика и здесь приходит на помощь. Она располагает методами классификации объектов, характеризуемых многими сходными и несходными признаками. А так как осуществление такой классификации немыслимо обычными способами счета, то для этого используют компьютер. Вот пример. Ньюкаслская болезнь птиц (главным образом кур) в своем географическом распространении зависит от определенного круга биологических факторов и факторов территориально-производстенной структуры.

    Когда же попробовали проанализировать ее географическое распространение на 76 территориях, то получили исходную таблицу, или матрицу, состоящую из 1140 значений этих факторов. Для того чтобы решить такую матрицу, то есть установить взаимную корреляцию (связь) всех значений необходимо произвести астрономическое число вычислений, компьютер выполнил эту работу за несколько часов.

    Ну, а как же с классификацией? Специальная программа позволила сделать и это. И 76 территорий были расклассифицированы на 8 групп по степени сходства их на основе всех 15 характеристик.

    Подобная процедура классификации лежит в основе эпизоотологического районирования, то есть разделения территории на эпизоотологические районы, которое проводят прежде всего для планирования профилактических мер и борьбы с заразными болезнями.

    Математическая модель Г.И.Марчука