Аннотация результатов, полученных в 2019 году
Цель исследования - с опорой на данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса провести анализ влияния климатических изменений, погодных условий и экологических факторов на заболеваемость природно-очаговыми инфекциями (ПОИ) в Российской Федерации; построить и испытать математические модели, позволяющие прогнозировать изменения заболеваемости. Объект исследования: заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом (КВЭ), иксодовыми клещевыми боррелиозами (ИКБ), крымской геморрагической лихорадкой (КГЛ), астраханской риккетсиозной лихорадкой (АРЛ), лихорадкой Западного Нила (ЛЗН) и геморрагической лихорадкой с почечным синдромом (ГЛПС) в РФ в 2005-2022 гг. Работы в отчетном году (2019) велись в полном соответствии с Соглашением о предоставлении гранта. Первый год работы по проекту был посвящен в основном закладыванию фундамента исследований в 2020-2022 гг. 1. Базы, содержащие данные по показателям заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН в 2005-2012 гг., дополнены аналогичными данными за 2013-2018 гг. Создана база с данными по показателям заболеваемости ГЛПС в 2005-2018 гг. в субъектах РФ. Каждая из шести баз включает следующие показатели за каждый из 14 лет регистрации: общая заболеваемость (абсолютное число случаев болезни и относительная заболеваемость на 100 тыс. населения), заболеваемость детей до 17 лет включительно и заболеваемость взрослых, заболеваемость сельского населения и заболеваемость городского населения, а также смертность в тех же группах учета. На основании этих баз создано шесть других баз, отражающих не величины заболеваемости, а знак и степень ее изменения из года в год. В них «изменение эпидемической ситуации (заболеваемости)» в субъекте РФ в 2005-2018 гг. описывается массивом из 14 чисел: 13 чисел отражают направление изменения заболеваемости при сравнении двух последовательных годов: 1 – отсутствие заболеваемости два года подряд; 3 – стабильная заболеваемость (рост или падение менее чем на 15% от среднегодовой заболеваемости за весь период); 2 и 4 – падение или подъем заболеваемости , соответственно; 5 – резкий подъем заболеваемости на величину более чем 100% от среднегодовой). 2. Работы по п.2 запланированы на 2020-2022 гг. 3. Данные, упомянутые в п.1.5.1, перенесены в среду сервиса «Вега-Эпидемиолог», действующего на базе ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг» и позволяющего картографическое представление и анализ данных. 4. Создана de novo база данных по заболеваемости КВЭ и ИКБ в Свердловской области в 2001-2018 гг., содержащая комплекс индивидуальных (анонимизированных) эпидемиологических данных (18 показателей) о каждом из десяти тысяч пациентов, переболевших этими инфекциями. 5. На основе базы данных, упомянутой в п.4, создана база данных, содержащая агрегированные (по административно-территориальным единицам и по месяцам года) показатели заболеваемости КВЭ и ИКБ в Свердловской области в 2001-2018 гг. 6. Из базы данных по заболеваемости КГЛ, ведущейся в Ставропольском НИПЧИ, извлечены эпидемиологические данные в формате проекта (30 показателей) о каждом из 564 пациентов, переболевших КГЛ в Ставропольском крае в 2005-2018 гг. 7. На основе базы данных, упомянутой в п.6, создана база данных, содержащая агрегированные (по административно-территориальным единицам и по месяцам года) показатели заболеваемости КГЛ в Ставропольском крае в 2005-2018 гг. 8. Данные, упомянутые в п.5 и п.7, внедрены в среду сервиса «Вега-Эпидемиолог», действующего на базе ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг». 9. Из баз данных, ведущихся ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», экспортированы 23 типа данных о погодных показателях и экологических характеристиках, в том числе о предусмотренных в п.1.1 средней дневной температуре воздуха, влажности, количестве осадков, нормализованном разностном вегетационном индексе NDVI. Значения показателей выведены усредненными по субъекту РФ или административно-территориальной единице области (для сопоставления с эпидемиологической информацией, упомянутой в п. 8). Экспортированы значения показателей, средние за месяц и за неделю, с 2001 по 2018 г. С этой целью создан дополнительный функционал сервиса «Вега» и ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», позволяющий производить экспорт в требуемой для дальнейшего анализа форме. Для анализа взаимосвязей в них перенесены данные по заболеваемости шестью ПОИ в тех же субъектах РФ в 2005-2018 гг. и по направлению и степени изменения заболеваемости. Все вышеупомянутые базы импортируются в программный пакет SPSS 19, а также внедряются в среду свободного программного продукта PhyloViz. Базы данных со среднемесячными и средне-недельными значениями метеорологических и экологических параметров в административных районах Ставропольского края и Свердловской области в 2001-2018 гг. организованы аналогично «метеорологическим базам» по субъектам РФ. В настоящий момент для анализа используются только 5 баз со среднемесячными значениями пяти основных показателей (в соответствии с планом на 2019 г.) 10. Начат статистический анализ информации (см. выше) о заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС с целью либо выявления «кластеров заболеваемости» - смежных областей, в которых заболеваемость меняется достаточно синхронизировано по годам и близка по величине, либо доказательства отсутствия подобных кластеров. Для описания и анализа временных и пространственных изменений заболеваемости в отдельных областях и в их «кластерах» использованы три метода классификации открытого программного продукта PHYLOVIZ и статистический анализ в программе PASW Statistics SPSS, картографический анализ в среде сервиса «Вега». Для ИКБ выделено 3 явных «эпидемических кластеров» (Костромская и Вологодская области, Тюменская и Томская области, Новосибирская и Кемеровская области), для КВЭ - 4 кластера (Пермский край и республика Башкортостан, Тюменская и Курганская области, Свердловская и Челябинская области, Иркутская и Кемеровская области). Обращает на себя внимание, что кластеризации по заболеваемости КВЭ и ИКБ не совпадают, хотя обе инфекции переносятся одними и теми же видами иксодовых клещей. Для ЛЗН выделены «южный» кластер (Астраханская, Волгоградская и Ростовская области) и «центральный» кластер (Белгородская, Воронежская, Калужская и Липецкая области). Для КГЛ выявлены «основной» кластер (Ставропольский край и Калмыкия) и «дополнительный» кластер (Астраханская и Волгоградская области), для ГЛПС «западнорусский» (Смоленская и Тверская области) и два «восточноевропейских» кластера. 11. Начат статистический анализ связи заболеваемости КВЭ и ИКБ на уровне субъектов РФ (см. пункты 3 и 8) и погодных показателей и экологических характеристик (см. пункт 9) с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построение «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости. 12. Начат статистический анализ связи заболеваемости КВЭ и ИКБ на уровне административно-территориальных единиц Свердловской области (см. пункты 3 и 5) и погодных показателей и экологических характеристик (см. пункт 9) с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; начато построение «объясняющих» и «прогностических» моделей изменения заболеваемости. 13. Начат статистический анализ связи заболеваемости КГЛ на уровне административно-территориальных единиц Ставропольского края (см. пункты 3 и 7) и погодных показателей и экологических характеристик (см. пункт 9) с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей. Строятся «объясняющие» и «прогностические» модели изменения заболеваемости. Примененные в 2019 г. методики для решения задач 11-13: корреляционный и регрессионный анализ, метод «дерева решений» и другие методы классификации в программе PASW Statistics SPSS, эпидемиологический анализ. Также в 2019 г. были начаты сверхплановые работы, точнее говоря, работы, запланированные на 2020-2021 гг., а именно: 19. Начат статистический анализ связи заболеваемости КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС на уровне субъектов РФ (см. пункты 3 и 8) и погодных показателей и экологических характеристик (см. пункт 9) с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей. 30. Из баз данных, ведущихся ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», экспортированы дополнительные данные о погодных показателях и экологических характеристиках (высота снежного покрова, температура почвы, атмосферное давление, величины NDVI для различных типов растительности и др.). С этой целью создан дополнительный функционал сервиса «Вега». Контролируемым показателем реализации проекта являются показатель публикационной активности. В соответствующем пункте Соглашения отмечалось «С целью обнародования результатов планируется опубликование в российских реферируемых журналах четырех статей по теме проекта и представление в международный реферируемый журнал, индексируемый в базе данных «Сеть науки», рукописи как минимум одной статьи». На момент сдачи отчета опубликованы (или приняты к печати) три статьи в российских реферируемых журналах, в том числе две статьи в журнале, индексируемом в Скопус (№ 3 и 4 в списке п. 1.7). Также опубликованы (или приняты к печати) семь статей в сборниках трудов российских научных конференций (№ 1, 6-11 в списке п. 1.7) и одни тезисы в сборнике материалов международной научной конференции (№ 5). Таким образом, обязательства по количеству публикаций в 2019 г. по проекту членов научного коллектива в рецензируемых российских и зарубежных научных изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science Core Collection или Scopus перевыполнены, равно как и планы по публикациям, индексируемым в РИНЦ. Тематика публикаций - заболеваемость ИКБ, КГЛ, ГЛПС, АРЛ и КВЭ в России и факторы, ее определяющие. Итак, по итогам 2019 г. как и было определено в Соглашении, полностью выполнены задачи 1 и 4-9 и начато выполнение задач 3 и 10-13, работа над которыми будет продолжена в 2020 г.; сверх плана начато выполнение задач 19 и 30. Все запланированные в отчетном году научные результаты достигнуты как с технической, так и с содержательной стороны.

Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Цель исследования - с опорой на данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса провести анализ влияния климатических изменений, погодных условий и экологических факторов на заболеваемость природно-очаговыми инфекциями (ПОИ) в Российской Федерации; построить и испытать математические модели, позволяющие прогнозировать изменения заболеваемости. Объект исследования: заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом (КВЭ), иксодовыми клещевыми боррелиозами (ИКБ), крымской геморрагической лихорадкой (КГЛ), астраханской риккетсиозной лихорадкой (АРЛ), лихорадкой Западного Нила (ЛЗН) и геморрагической лихорадкой с почечным синдромом (ГЛПС) в РФ в 2005-2022 гг. Все эти инфекции, вызывающие тяжело протекающие заболевания человека, являются ПОИ. Работы в отчетном году (2020) велись в соответствии с Соглашением о предоставлении гранта. При описании работ мы придерживаемся следующего порядка: параграфы, начинающиеся с числа от 1 до 30, это разделы плана научных работ на 2019-2022 гг., утвержденные Соглашением № 19-75-20088. 2. Базы по показателям заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС в 2005-2018 гг. дополнены аналогичными данными за 2019-2020 г. 3. Данные, упомянутые в п.2, перенесены в среду сервиса «Вега-Эпидемиолог», действующего на базе ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг» и позволяющего картографическое представление и анализ данных. 10. Проведен статистический анализ информации о заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС с целью либо выявления «кластеров заболеваемости» - смежных областей, в которых заболеваемость меняется достаточно синхронизировано по годам и близка по величине, либо доказательства отсутствия подобных кластеров. 11. Проведен статистический анализ связи заболеваемости КВЭ и ИКБ на уровне субъектов РФ и погодных показателей и экологических характеристик с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построены «объясняющие» и «прогностические» модели заболеваемости. 12. Проведен статистический анализ связи заболеваемости КВЭ и ИКБ на уровне административно-территориальных единиц Свердловской области и погодных показателей и экологических характеристик с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей. 13. Проведен статистический анализ связи заболеваемости КГЛ на уровне административно-территориальных единиц Ставропольского края и погодных показателей и экологических характеристик с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей. Построены «объясняющие» и «прогностические» модели заболеваемости. Разделы 2-13 – это продолжение и расширение исследований, начатых в 2019 г., по методологии, описанной в Отчете за 2019, но с включением новых данных по заболеваемости и климатическим показателям в 2020 г. В частности, для описания и анализа временных и пространственных изменений заболеваемости в отдельных областях и в их «кластерах» использованы три метода классификации открытого программного продукта PHYLOVIZ и статистический анализ в программе PASW Statistics SPSS, картографический анализ в среде сервиса «Вега». 14. Создана de novo база данных по заболеваемости АРЛ в Астраханской области, содержащей агрегированные (по административно-территориальным единицам и по месяцам года) показатели заболеваемости в 2005-2019 гг. 15. Из базы данных по заболеваемости КГЛ, ведущейся в Ставропольском НИПЧИ, извлечены данные по заболеваемости КГЛ в Астраханской области в 2001-2019 гг., эпидемиологические данные в формате проекта (дата заболевания, место проживания и т.п.) о каждом из пациентов, переболевших КГЛ. 16. На основе базы данных, упомянутой в п. 15, создана база данных, содержащая агрегированные (по административно-территориальным единицам и по месяцам года) показатели заболеваемости КГЛ в Астраханской области в 2001-2019 гг. 19. Проведен статистический анализ связи заболеваемости КГЛ, АРЛ, и ГЛПС на уровне субъектов РФ и погодных показателей и экологических характеристик с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построены «объясняющие» и «прогностические» модели заболеваемости. 20 и 21. Проведен статистический анализ связи заболеваемости КГЛ и АРЛ на уровне административно-территориальных единиц Астраханской области и погодных показателей и экологических характеристик, извлеченных из баз данных ЦКП «ИКИ-мониторинг» с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построены «объясняющие» и «прогностические» модели заболеваемости. 25. Начата разработка «дружественного» интерфейса сервиса «Вега-Эпидемиолог», как части ЦКП «ИКИ-мониторинг» позволяющего использовать его функциональные возможности без дополнительного обучения. 26. Проводилось расширение функциональных возможностей сервиса «Вега-Эпидемиолог» ЦКП «ИКИ- мониторинг» с учетом требований, возникших в ходе выполнения исследований в 2019-2020 гг. 30. Проведен экспорт из баз данных, ведущихся ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», дополнительных данных о погодных показателях и экологических характеристиках (высота снежного покрова, солнечная радиация, температура почвы, атмосферное давление, величины NDVI для различных типов растительности и др.) Данные пункты плана работы на 2020 г. выполнены. Не выполнены 4 раздела плана, связанные с анализом данных по заболеваемости ПОИ в Италии и Нидерландах, которые предполагалось получить от зарубежных коллабораторов, поскольку в 2020 г. итальянские и голландские коллабораторы по своим должностным обязанностям на 80-90% были заняты борьбой с пандемией COVID-19 и мы не сочли возможным привлекать их к фундаментальным исследованиям по проекту. Сверхплановые работы. А. Была создана база данных по КГЛ в Ростовской области в 2005–2019 гг. с извлечением эпидемиологических данных в формате проекта (дата заболевания, место проживания и т.п.) о каждом из переболевших пациентов из базы данных по заболеваемости КГЛ, ведущейся в Ставропольском НИПЧИ. Б. С использованием экспортированных значений климатических факторов за 2017–2019 гг. из баз данных, ведущихся ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг» был составлен прогноз заболеваемости КГЛ на 2020 г. по каждому административному району Ставропольского края. В. В процессе построения «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости был проведен подробный анализ 67 литературных источников (в том числе 39 англоязычных) о влиянии климатических факторов на переносчиков возбудителей инфекций, рассматриваемых в рамках проекта (КВЭ, КГЛ, ЛЗН, ГЛПС, ИКБ) и уровень заболеваемости населения вызываемыми этими возбудителями ПОИ, изучены методы прогнозирования эпидемиологической ситуации. В этой части отчета, открытой для научной общественности, мы также хотели бы призвать заинтересованные лица и организации присоединиться к нашему исследованию на основе равноправного и взаимовыгодного сотрудничества. На момент сдачи отчета опубликованы (или приняты к печати) пять статей в российских реферируемых журналах в том числе три статьи в журналах, индексируемых в Скопус. Также опубликованы восемь статей в сборниках трудов российских и международных научных конференций и два тезиса в сборниках материалов Всероссийской и Международной научных конференций. Материалы доложены на 5 онлайн-конференциях. В целом план исследований на 2020 г. выполнен полностью, за исключением нескольких видов работ, которые не могли быть выполнены по объективным причинам, обусловленным пандемией COVID-19. Проведены также сверхплановые работы.

Аннотация результатов, полученных в 2021 году
Цель исследования - с опорой на данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса провести анализ влияния климатических изменений, погодных условий и экологических факторов на заболеваемость природно-очаговыми инфекциями (ПОИ) в Российской Федерации; построить и испытать математические модели, позволяющие прогнозировать изменения заболеваемости. Объект исследования: заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом (КВЭ), иксодовыми клещевыми боррелиозами (ИКБ), крымской геморрагической лихорадкой (КГЛ), астраханской риккетсиозной лихорадкой (АРЛ), лихорадкой Западного Нила (ЛЗН) и геморрагической лихорадкой с почечным синдромом (ГЛПС) в РФ в 2005-2022 гг. Все эти инфекции, вызывающие тяжело протекающие заболевания человека, являются ПОИ. Работы в отчетном году (2021) велись в соответствии с Соглашением о предоставлении гранта. При описании работ и полученных научных результатов мы придерживаемся следующего порядка: параграфы, начинающиеся с числа от 1 до 34, это разделы плана научных работ на 2019-2022 гг., утвержденные Соглашением № 19-75-20088. Ниже они излагаются по принципу «одна задача = один результат» (например, задача «Создать» = результат «Созданы») и сгруппированы тематически и/или методологически. 2. Задача и результаты: базы по показателям заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС в субъектах РФ в 2005-2019 гг. дополнены аналогичными данными за 2020 г. 4, 6, 15, 35. Задачи и результаты: Базы данных по заболеваемости КВЭ и ИКБ в Свердловской области в 2001-2019 гг., КГЛ в Ставропольском крае в 2005-2019 гг., КГЛ в Астраханской области в 2005–2019 гг., АРЛ в Астраханской области в 2018–2019 гг., КГЛ в Ростовской области в 2005-2019 гг., содержащие индивидуальные (анонимизированные) сведения о всех официально зарегистрированных пациентах, переболевших этими инфекциями, по 30 показателям (как минимум), включая административный район проживания больного и место заражения, были дополнены данными за 2020 г. 5, 7, 14, 16. Задачи и результаты: Базы данных по заболеваемости КВЭ и ИКБ в Свердловской области в 2001-2019 гг., КГЛ в Ставропольском крае в 2005-2019 гг., КГЛ в Астраханской области в 2005–2019 гг., АРЛ в Астраханской области в 2018–2019 гг., КГЛ в Ростовской области в 2005-2019 гг., содержащие данные об абсолютной заболеваемости (числе случаев) и относительной заболеваемости (на 100 тыс. населения в год), агрегированные на уровне административно-территориальных единиц (АТЕ), образующих эти субъекты РФ, были дополнены данными за 2020 г. 3 и 8. Задачи и результаты: перенос эпидемиологических данных, перечисленных выше (в задачах 2, 5, 7, 14, 16) в среду сервиса «Вега-Эпидемиолог», действующего на базе ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», и позволяющего картографическое представление и анализ данных. Создание с этой целью нового функционала сервиса «Вега-Эпидемиолог», который позволяет представлять эпидемиологические данные по АТЕ субъектов РФ. 25 и 26. Задачи и результаты: продолжено расширение и совершенствование функциональных возможностей и «дружественного» интерфейса сервиса «Вега-Эпидемиолог», как части ЦКП «ИКИ- мониторинг», с учетом требований, возникших в ходе выполнения исследований в 2019-2021 гг. 30. Задача и результаты: из баз данных, ведущихся ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», экспортированы дополнительные данные о 23 погодных показателях и экологических характеристиках (высота и площадь снежного покрова, температура и влажность почвы, и др.). Создан дополнительный функционал сервиса «Вега», позволяющий производить экспорт в требуемой для дальнейшего анализа форме. 22. Задача и результаты: проведен статистический анализ связи заболеваемости КГЛ, АРЛ, и ГЛПС на уровне субъектов РФ и погодных показателей и экологических характеристик с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построение «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости. 31. Задача и результаты: оценена возможность и эффективность построения «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС с учетом расширенного списка климато-экологических показателей (высота снежного покрова и др.). 19, 20 и 21. Задачи и результаты: проведен статистический анализ связи заболеваемости КГЛ и АРЛ на уровне АТЕ Астраханской области и погодных показателей и экологических характеристик, извлеченных из баз данных ЦКП «ИКИ-мониторинг», с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построение «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости. 27 и 28. Задача и результаты: С использованием дополнительных эпидемиологических данных за 2019-2020 гг. проведена проверка, валидация и корректировка разработанных в ходе проекта «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости ЛЗН, КГЛ, АРЛ, КВЭ, ИКБ и ГЛПС. 36. Анализ связи заболеваемости КВЭ и ИКБ на уровне административно-территориальных единиц (АТЕ) Свердловской области и погодных показателей и экологических характеристик, извлеченных из баз данных ЦКП «ИКИ-мониторинг», был дополнен методом ландшафтно-географического районирования. Для этого каждый из индивидуальных случаев КВЭ и ИКБ, содержащийся в наших базах данных, был отнесен к соответствующей ландшафтно-географическим зоне, точнее подзоне (примеры – «подзона южной предгорной и равнинной тайги», «подзона смешанных широколиственных и хвойных лесов», «лесостепь Зауралья», всего семь подзон). При этом отнесение той или иной АТЕ к определенной подзоне производилось как с учетом классификации региональных специалистов, так и с учетом детальных сведений о типах растительности в РФ, полученных путем ДЗЗ из космоса и доступных через базы данных ЦКП «ИКИ-мониторинг». 24. Задача и результаты: проведен литературный поиск и составлен план исследований на основе технологии «машинного обучения»; с использованием созданных баз данных по заболеваемости ПОИ, климатическим и экологическим факторам проведен поиск с помощью методологии машинного обучения «ключевых», статистически значимых факторов и связей с целью их эффективного применения в «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости. 29. Задача и результаты: выполнялись работы по оценке возможности и эффективности построения «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС в связи с климато-экологическими факторами на основе данных, отобранных с помощью «машинного обучения». На момент сдачи отчета опубликованы (или приняты к печати) 4 статьи в российских реферируемых журналах (№ 1, 2, 7, 8 в списке формы 1.7 Отчета), в том числе две статьи в журналах, индексируемых в Скопус (№ 2 и 8 в списке ф. 1.7). Также опубликованы четыре расширенных тезиса (короткие статьи от 2 до 5 печатных страниц) в сборниках трудов российских и международных научных конференций (№ 3-6 в ф. 1.7). Материалы доложены на 3 онлайн-конференциях (один из докладов отмечен Дипломом за 1-е место среди работ молодых ученых), на трех конференциях (в промежутках между волнами COVID-19) представлены лично в форме устного доклада (в одном случае на пленарном заседании), а также в форме стендового доклада, постоянно присутствовавшего на сайте Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (см форму 1.10). В целом план исследований на 2021 г. выполнен полностью, за исключением совместных исследований с коллегами из Нидерландов и Италии, которые не могли быть выполнены по объективным причинам, обусловленным пандемией COVID-19. Проведены также дополнительные работы. Запланированные на 2021 г. научные результаты получены.

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
Цель исследования - с опорой на данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса провести анализ влияния климатических изменений, погодных условий и экологических факторов на заболеваемость природно-очаговыми инфекциями (ПОИ) в Российской Федерации; построить и испытать математические модели, позволяющие прогнозировать изменения заболеваемости. Объект исследования: заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом (КВЭ), иксодовыми клещевыми боррелиозами (ИКБ), крымской геморрагической лихорадкой (КГЛ), астраханской риккетсиозной лихорадкой (АРЛ), лихорадкой Западного Нила (ЛЗН) и геморрагической лихорадкой с почечным синдромом (ГЛПС) в РФ в 2005-2022 гг. Все эти инфекции, вызывающие тяжело протекающие заболевания человека, являются ПОИ. Работы в отчетном году (2022) велись в соответствии с Соглашением о предоставлении гранта. При описании работ и полученных научных результатов мы придерживаемся следующего порядка: параграфы, начинающиеся с числа от 1 до 34, это разделы плана научных работ на 2019-2022 гг., утвержденные Соглашением № 19-75-20088. Ниже они излагаются по принципу «одна задача = один результат» (например, задача «Создать» = результат «Созданы») и сгруппированы тематически и/или методологически. 2. Задача и результаты: базы по показателям заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС в субъектах РФ в 2005-2020 гг. дополнены аналогичными данными за 2021 г. 4, 6, 15, 35. Задачи и результаты: Базы данных по заболеваемости КВЭ и ИКБ в Свердловской области в 2001-2020 гг., КГЛ в Ставропольском крае в 2005-2020 гг., КГЛ в Астраханской области в 2005–2020 гг., АРЛ в Астраханской области в 2018–2020 гг., КГЛ в Ростовской области в 2005-2020 гг., содержащие индивидуальные (анонимизированные) сведения о всех официально зарегистрированных пациентах, переболевших этими инфекциями, по 30 показателям (как минимум), включая административный район проживания больного и место заражения, были дополнены данными за 2021 г. 5, 7, 14, 16. Задачи и результаты: Базы данных по заболеваемости КВЭ и ИКБ в Свердловской области в 2001-2020 гг., КГЛ в Ставропольском крае в 2005-2020 гг., КГЛ в Астраханской области в 2005–2020 гг., АРЛ в Астраханской области в 2018–2020 гг., КГЛ в Ростовской области в 2005-2020 гг., содержащие данные об абсолютной заболеваемости (числе случаев) и относительной заболеваемости (на 100 тыс. населения в год), агрегированные на уровне административно-территориальных единиц (АТЕ), образующих эти субъекты РФ, были дополнены данными за 2021 г. 3 и 8. Задачи и результаты: перенос эпидемиологических данных, перечисленных выше (в задачах 2, 5, 7, 14, 16) в среду сервиса «Вега-Эпидемиолог», действующего на базе ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», и позволяющего картографическое представление и анализ данных. Создание с этой целью нового функционала сервиса «Вега-Эпидемиолог», который позволяет представлять эпидемиологические данные по АТЕ субъектов РФ. 25 и 26. Задачи и результаты: продолжено расширение и совершенствование функциональных возможностей и «дружественного» интерфейса сервиса «Вега-Эпидемиолог», как части ЦКП «ИКИ- мониторинг», с учетом требований, возникших в ходе выполнения исследований в 2019-2021 гг. 30. Задача и результаты: из баз данных, ведущихся ОИ ЦКП «ИКИ-мониторинг», экспортированы дополнительные данные о 23 погодных показателях и экологических характеристиках (высота и площадь снежного покрова, температура и влажность почвы, и др.). Создан дополнительный функционал сервиса «Вега», позволяющий производить экспорт в требуемой для дальнейшего анализа форме. 22. Задача и результаты: проведен статистический анализ связи заболеваемости КГЛ, АРЛ, и ГЛПС на уровне субъектов РФ и погодных показателей и экологических характеристик с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построение «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости. 31. Задача и результаты: оценена возможность и эффективность построения «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС с учетом расширенного списка климато-экологических показателей (высота снежного покрова и др.). 19, 20 и 21. Задачи и результаты: проведен статистический анализ связи заболеваемости КГЛ и АРЛ на уровне АТЕ Астраханской области и погодных показателей и экологических характеристик, извлеченных из баз данных ЦКП «ИКИ-мониторинг», с целью выявления «ключевых», статистически значимых факторов и связей; построение «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости. 27 и 28. Задача и результаты: С использованием дополнительных эпидемиологических данных за 2019-2021 гг. проведена проверка, валидация и корректировка разработанных в ходе проекта «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости ЛЗН, КГЛ, АРЛ, КВЭ, ИКБ и ГЛПС. 36. Анализ связи заболеваемости КВЭ и ИКБ на уровне административно-территориальных единиц (АТЕ) Свердловской области и погодных показателей и экологических характеристик, извлеченных из баз данных ЦКП «ИКИ-мониторинг», был дополнен методом ландшафтно-географического районирования. Для этого каждый из индивидуальных случаев КВЭ и ИКБ, содержащийся в наших базах данных, был отнесен к соответствующей ландшафтно-географическим зоне, точнее подзоне (примеры – «подзона южной предгорной и равнинной тайги», «подзона смешанных широколиственных и хвойных лесов», «лесостепь Зауралья», всего семь подзон). При этом отнесение той или иной АТЕ к определенной подзоне производилось как с учетом классификации региональных специалистов, так и с учетом детальных сведений о типах растительности в РФ, полученных путем ДЗЗ из космоса и доступных через базы данных ЦКП «ИКИ-мониторинг». 24. Задача и результаты: на основе технологии «машинного обучения»; с использованием созданных баз данных по заболеваемости ПОИ, климатическим и экологическим факторам проведен поиск с помощью методологии машинного обучения «ключевых», статистически значимых факторов и связей с целью их эффективного применения в «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости. 29. Задача и результаты: выполнялись работы по оценке возможности и эффективности построения «объясняющих» и «прогностических» моделей заболеваемости КВЭ, ИКБ, КГЛ, АРЛ, ЛЗН и ГЛПС в связи с климато-экологическими факторами на основе данных, отобранных с помощью «машинного обучения». На момент сдачи отчета опубликованы (или приняты к печати) 5 статей в российских реферируемых журналах (№ 1, 2, 3, 4, 5 в списке формы 1.7 Отчета), в том числе 4 статьи в журналах, индексируемых в Скопус (№ 1, 2, 3 и 5 в списке ф. 1.7). Также опубликованы девять расширенных тезисов (короткие статьи от 2 до 5 печатных страниц) в сборниках трудов российских и международных научных конференций (№ 6-14 в ф. 1.7). Материалы доложены на 8 конференциях (один из докладов отмечен Дипломом за 1-е место среди работ молодых ученых), в форме устного доклада (в одном случае на пленарном заседании), а также в форме стендового доклада, постоянно присутствовавшего на сайте Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (см форму 1.10). В целом план исследований на 2022 г. выполнен полностью, за исключением совместных исследований с коллегами из Нидерландов и Италии, которые не могли быть выполнены по объективным причинам. Проведены также дополнительные работы. Запланированные на 2022 г. научные результаты получены.