книги из ГПНТБ / Дружинин, И. П. Космос - Земля. Прогнозы

РСФСР, где удои молока можно сопоставить с урожая­ ми зерновых культур и многолетних трав (рис. 49). Вслед за изменениями солнечной активности, как это следует из графиков, меняется кормовая база живот­ ных, и затем возникают соответствующие изменения продуктивности животноводства. Все это свидетельствует о необходимости разработки вопросов связи динамики показателей животноводства с природными факторами

ивключении в систему социалистического планирования необходимых прогностических данных об изменениях внешней, в том числе космической, среды.

Для этого потребуется большая и напряженная ра­ бота по изучению самых интимных сторон биологичес­ ких процессов. Один из таких интересных разделов био­ логии связан с неодинаковой частотой рождения разных по полу животных в разные годы. Особенно наглядно это видно из данных о половом распределении потомст­ ва лошадей в России, когда лошадь служила основной тягловой силой и конные заводы имели большое значе­ ние. По племенным книгам орловской и русской рыси­ стой пород лошадей установлено, что приплод кобылок

ижеребчиков неодинаков в разные годы солнечного цикла. Вероятность неслучайности такого распределе­ ния оказалась менее 0,01 [2]. Аналогичные данные по­ лучены и в отношении других генотипических признаков.

Выявлена, например, связь между изменениями числен­ ности добываемых в природе соболей с темной и свет­ лой окраской за 200 лет и изменениями солнечной активности [109]. Такие изменения в окраске указывают на периодические сдвиги генофонда, что дает возмож­ ность прогнозировать заготовки шкурок и планировать биотехнические мероприятия. В различные по своим гео­ магнитным характеристикам периоды года по-разному проявляется и обонятельная реакция соболей.

Как видим, космическое влияние затрагивает глубо­ чайшие механизмы организации живого, включая его половые признаки и генофонд, и, вероятно, отражается

ина других сторонах жизнедеятельности [63]. Обращает, например, внимание определенная син­

хронность миграций разных видов зверей. Обычное объяс­ нение таких кочевок кормовыми факторами совершенно неудовлетворительно. «Хотелось бы верить, — пишет Р. Шовен [210], — да сомнение берет, существует мно­ жество примеров миграций, в которых потребность в

194

пище не играет никакой роли! Случается, что южноаф­ риканские антилопы уходят с великолепных пастбищ в сухие, бесплодные места и гибнут там от голода или миллионами бросаются в море... Известно множество других примеров, когда млекопитающие мигрируют как бы в состоянии безумия, подобно леммингам. Вспомним серых американских белок, которые передвигаются ста­ дами, насчитывающими много сотен миллионов особей...

Никому не удалось объяснить, почему саранча избирает то или иное направление, почему прилетает и улетает. Первая гипотеза, естественно, была самой простой: са­ ранча (и вообще все мигрирующие животные) снимает­ ся с места, отправляясь на поиски корма. Но это абсо­ лютно неверно как в отношении саранчи, так и в отноше­ нии всех мигрирующих животных. Напротив, саранча может сняться с совсем еще не использованного тучного пастбища и унестись в пустыню на верную гибель или сотнями миллиардов ринуться в морскую пучину...»

Исступление, охватывающее животных во время та­ ких миграций, представляется ряду исследователей про­ явлением какого-то глубокого нарушения равновесия нейроэндокринной системы, не имеющего прямого от­ ношения к пище. Недаром русский академик А. Ф. Миддендорф еще в прошлом веке называл миграции белок «кочеванием до смерти». Кочующие белки движутся широким фронтом до 100 — 300 км и зачастую преодо­ левают горные хребты и широкие реки (Амур, Енисей) и даже пытаются переплывать Татарский пролив и Бай­ кал. За сезон белка преодолевает огромные пространст­ ва, переходя из одной географической зоны в другую. Например, в 20-х годах маньчжурская белка впервые поселилась на Камчатке. Но в большинстве случаев зверьки погибают целыми популяциями в голодной тунд­ ре или в море. Все это касается только периодических массовых кочевок. Другие виды миграций обратимы (например, сезонные) или происходят в силу случайных причин (лесные пожары и т. п.). Периодические массо­ вые миграции белок имеют явное отношение к периодич­ ности солнечной активности [218].

Поведение мигрирующих животных находит объяс­ нение в связи с изменениями в их надпочечниках. Ви­ димо, существует особое стрессовое состояние животных, сопровождающее такие перемещения. Обнаружено, на­ пример, что смертность зайца-беляка вызывается «шо-

7

Циклические колебания заболеваемости людей

Современный гигантский рост народонаселения таит в себе опасность бурных взрывов эпидемий, особенно при ослаблении внимания к той или иной инфекции. Предпосылкой к быстрому распространению болезней является рост транспортных связей. Только пассажирооборот Аэрофлота составляет сейчас 70 млн. человек в год. Если же учесть еще и перемещения наземным и водным транспортом, очевидна постоянная опасность за­ носа не только таких массовых инфекций, как грипп, но и ряда «экзотических» болезней, например холеры и оспы.

Постоянные очаги холеры в Юго-Восточной Азии во многом поддерживаются низкими санитарно-гигиеничес­ кими условиями жизни. Достаточно сказать, что систе­ мы водоснабжения во многих городах Азии не предус­ матривают элементарной фильтрации воды, забираемой из поверхностных источников.

Не удивительно поэтому, что при таких санитарногигиенических условиях всякие резкие изменения при­ родной среды приводят к гибельным последствиям. Из истории известно, например, что во время крупного цик­ лона в одном из округов Индии утонуло 74 тыс. человек и вслед за этим 50 тыс. человек умерло от холеры. На Филиппинах к августу 1972 г. холера поразила 6 тыс. человек. Это расценивается специалистами как резуль­ тат не прекращавшихся в течение месяца дождей.

Социальные и природные факторы обусловливают все изменения течения эпидемического процесса, но в любом случае их действие реализуется через биологи­ ческую цепь паразитизма во всех его звеньях: от источ­ ника возбудителя инфекции через механизм его переда­ чи к восприимчивому коллективу людей. Взаимодействие элементарных биологических звеньев эпидемического и эпизоотического процессов определяет любую инфекци-

197

онную патологию в человеческом обществе и в живот­ ном мире. Поэтому в круг интересов эпидемиолога по­ падают самые .различные процессы и явления из самых разных областей биологической науки и практики. Ди­ намика эпидемического процесса оказывается, таким образом, интегральным выражением влияния множест­ ва разнородных по своему составу и степени воздейст­ вия причин и условий социального, природного и биоло­ гического характера. Очевидно, именно эпидемический процесс может служить наиболее подходящей моделью изучения роли космических агентов в изменениях био­ логических систем. К этому нужно добавить, что ни из одной области биологии и медицины не поступает столь массовой и сравнительно стандартизированной инфор­ мации, с которой мы имеем дело в эпидемиологии. Та­ кая информация включает в себя данные по различным районам земного шара за длительное время, что позво­ ляет проводить широкие сопоставления на базе мате­ матических методов.

Со статистической точки зрения эпидемический про­ цесс относится к вероятностным явлениям, где причин­ но-следственные отношения не могут быть прослежены со всей полнотой. При переходе от звена к звену в сло­ жной и многоступенчатой системе связей этого процесса неизбежно возникают элементы случайности: отклоне­ ния, искажения, маскировка. Другим важным свойством является массовость эпидемического процесса, вследст­ вие чего к нему приложимы методы теории стохастичес­ ких процессов, оперирующей последовательностями слу­ чайных массовых явлений в хронологии изменений, шиф­ руемых в данном случае показателями заболеваемости.

В плане эпидемиологического анализа под случай­ ными колебаниями понимаются неравномерно распреде­ ленные во времени и пространстве изменения процесса, вызываемые различными в отношении его динамики факторами. Но если показатели заболеваемости груп­ пируются в определенной последовательности, связан­ ной с действием какой-либо причины, они могут быть отнесены к детерминированным. Эта последовательность может носить линейный характер, и тогда говорят о трендовых изменениях процесса. Под цикличностью же понимается неправильная периодичность, которая может быть описана синусоидой, модулированной по частоте и амплитуде колебаний. По существу цикличность — это

198

совокупность взаимосвязанных одной и той же причиной изменений эпидемического процесса, повторяющихся с устойчивой вероятностью среднего периода колебаний.

Следовательно, циклы эпидемий представляют лишь часть общих изменений процесса и факторы циклич­

ки. Например, при чуме или туляремии цикличность эпидемий и эпизоотий выступает как следствие циклов развития грызунов — носителей возбудителя инфекции. Импульсные же флуктуации процесса или его законо­ мерный спад могут быть обусловлены в первом случае нерегулярными изменениями степени контактов людей с природными очагами болезней, а во втором — система­ тическим «давлением» профилактических мероприятий. Иными словами, можно выделить постоянно, временно и циклически действующие причины и соответствующие нм три категории изменчивости динамики эпидемическо­ го процесса:

—трендовые, систематические сдвиги, чаще всего обусловленные в настоящее время профилактикой ин­ фекций;

—независимые между собой и вызванные самыми различными причинами нерегулярные (случайные) ко­ лебания и, наконец,

—изменения циклического типа.

В современных условиях наиболее важно изучение циклических составляющих процесса, поскольку их ста­ тистические характеристики и природа пока еще не ис­ следованы в должной мере. Проблема цикличности яв­ ляется одной из актуальнейших проблем эпидемиологии. Достаточно напомнить, что в 1966 г. заболеваемость ди­ зентерией в СССР неожиданно возвратилась к уровню 1957 г. и в обоих случаях на 25% превышала показатели смежных лет, а в 1971 г. эти показатели вновь превыси­ ли данные 1966 г. В 1968— 1971 гг.— после длительного затишья — произошло серьезное увеличение заболевае­ мости менингокковой инфекцией. В тот же период без каких-либо социальных предпосылок обнаружено широ­ кое распространение чесоточного клеща, в результате чего пораженность чесоткой в некоторых странах в де­ сятки, а иногда и в сотни раз превысила данные пред­ шествующих лет [216]. Более того, из 24 самых рас­ пространенных инфекций в 1957— 1958 гг. половина об-

199

наружнла одновременный прирост заболеваемости, за­ тем произошел спад, но к следующему максимуму солнечной активности снова среди 50% всех инфекций возник подъем заболеваемости [139].

Причины подобных изменений еще не осознаны пол­ ностью с эпидемиологических позиций, и создается впе­ чатление, что мы недоучитываем некоторые факторы, обеспечивающие в противовес системе профилактики возвраты инфекций, позволяя им тем самым периодичес­ ки перешагивать противоэпидемический барьер.

Как известно, завоз особо опасных инфекций требу­ ет больших затрат, в частности на вакцинацию, экстрен­ ную профилактику и карантинные мероприятия. Совре­ менное развитие транспортных связей заставляет учи­ тывать мировое распространение не только особо опас­ ных заболеваний, но и таких массовых инфекций чело­ века и животных, как грипп и ящур, не поддающихся пока ликвидации из-за особенностей их природы и от­ сутствия эффективных мер борьбы. Мы вынуждены пе­ риодически регистрировать подъемы и других заболе­ ваний, например скарлатины и дизентерии, не связанные с ослаблением противоэпидемических мер.

Такое положение вызывает тревогу органов здраво­ охранения и вряд ли может быть устранено только по­ стоянным наращиванием дорогостоящих и трудоемких профилактических мероприятий. В этой связи особое внимание должно придаваться изучению интимных осо­ бенностей эпидемического процесса, главным образом его цикличности, чтобы сконцентрировать наши усилия в период вероятного подъема заболеваемости. А для расчета этой вероятности необходимо прежде всего изу­ чить статистические характеристики циклов. Но прогноз циклов трудноосуществим без знания их причин. Отсю­ да возникает задача определения внутренней структуры цикличности эпидемического процесса и ее природы.

Структура цикличности 1

Для анализа эпидемий важны массовые наблюдения в различных социальных и географических условиях за возможно более длительные сроки. Этому требованию

1 Разработана совместно с 3. П. Коноваленко.

200

Автокорреляционная функция

Рис. 50. Заболеваемость скарлатиной в УССР, ее автокорреляцион­ ная функция, синусоида с периодом 5 лет и спектральные плотности

личности в данном ряду наблюдений. На этой основе может быть получен спектр частот, зависящий от систе­ матичности и выраженности повторения того или иного периода в исходном ряду наблюдений.

В случае скарлатины на Украине при сдвиге исход­ ного ряда на 5 лет в силу наличия пятилетнего периода

202

расстояние между пиками автокорреляционной функции, как это видно из рис. 50, составляет 5 лет. Естествен­ но, что при преобразовании этой функции по Фурье мы получим наибольшую амплитуду спектральных плотно­ стей на частоте 5 лет. Поскольку кроме пятилетнего пе­ риода в динамике скарлатины проявляются черты 10-, 15- и 20-летней цикличности, эти циклы также отразят­ ся на спектрограмме.

Для подтверждения реальности гармоник, выявленных при исследовании сравнительно кратких рядов, исполь­ зовался особый методический прием: вычисление спект­ ральных плотностей в четырех вариантах при уменьша­ ющейся каждый раз на 10 членов длине автокорреляци­ онной функции (3. П. Коноваленко, 1966). Если при ее изменении пики спектра сохраняют свое положение, это свидетельствует об устойчивой периодичности, а если их положение непостоянно, это говорит о «шумовых» эффектах.

Описанный прием оценки выявленных периодов в принципе соответствует другим способам определения их~ достоверности [220]. Использование для расчетов наблюдений продолжительностью 50—100 лет, которые можно осуществить в эпидемиологии, в большинстве случаев достаточно для выделения периодов до 25 лет [106]. Массовое вычисление спектральных плотностей возможно только с помощью вычислительной техники. В частности, рассматриваемый анализ эпидемиологичес­ ких данных основывался на рядах с суммарной дли­ тельностью около 20 тыс. лет наблюдений и проводился с использованием ЭВМ (БЭСМ-2м).

Несмотря на то что спектральный метод получил широкое распространение, он имеет некоторые недостат­ ки, в частности теряет информацию о фазе колебаний. Поэтому параллельно применялся метод периодограмм А. Шустера, учитывающий фазовые отношения гармо­ ник.

Первой моделью анализа была выбрана дифтерия. Указанными методами обработаны данные о динамике заболеваемости, смертности и летальности в 50 районопунктах наблюдений с суммарной длительностью

в среднем показатели периодов дифтерии составляют около 3, 5, 8, 11, 14 и 18 лет. Их можно признать до-

203