Корреляция динамики заболеваний и индексов солнечной активности в окружающей среде

Некогда читать? Сохрани:

Среди природных факторов, влияющих на эпидемический процесс, особое место занимают космические факторы. Выдающаяся заслуга в постановке и разработке этой проблемы принадлежит А.Л. Чижевскому, впервые высказавшему идею о сильной зависимости явлений, происходящих в биосфере, от космических факторов. Накопленный ныне большой научный материал подтверждает наличие существенного влияния флуктуации солнечной активности, как прямого так и опосредованного, на разнообразные процессы, происходящие на Земле.

На эпидемический процесс космические причины прямого действия влияют путем изменения общей и специфической реактивности организма человека и животных и изменчивости биологических свойств микроорганизмов, интенсивность этих воздействий связана также с эффективностью механизмов передачи. Еще в 30-е годы прошлого века был открыт эффект Чижевского — Вельховера, описывающий реакцию рецепторного аппарата коринебактерий на изменение активности Солнца. Под действием солнечных возмущений физико-химические качества этих бактерий меняются, что переводит их из состояния покоя в состояние активной жизни, причем эти изменения упреждают солнечные флуктуации. Замечена также зависимость активности вируса полиомиелита от космических пертурбаций.

Восприимчивость людей в свою очередь зависит от уровня солнечной активности. На минимуме солнечной активности бактериологическая способность слюнной жидкости существенно выше, чем при активном Солнце. Поскольку заражение кишечными или капельными инфекциями осуществляется через ротовую полость и носоглотку, при благоприятных условиях возбудитель может погибнуть уже при соприкосновении со слюной. Бактерицидные свойства крови также различны на максимумах и минимумах солнечной активности, в первом случае способность сыворотки крови растворять микроорганизмы оказывается на 30% меньшей, чем во втором.

Восприимчивость людей к инфекциям зависит от процессов на Солнце и опосредовано — через изменение геофизических полей. Так, бактерицидность желудочного сока определяется его кислотностью. Некоторые микробы (например, возбудители холеры) чувствительны к кислой среде — при снижении концентрации соляной кислоты патогенные микробы легче проникают в нижележащий отрезок желудочно-кишечного тракта. С ростом магнитной активности кислотность желудочного сока уменьшается.

Опосредовано, через изменение климатических и гидрологических условий, космические факторы влияют на кормовую базу животных и, значит, на численность носителей возбудителей инфекции. Отмечены значительные синхронные колебания зараженности клещей на очень больших территориях, а также циклические колебания численности популяций переносчика, на которые воздействуют климатические факторы. Циклические обострения ситуации, прямо или опосредованно связанные с периодическими изменениями климатических условий, описаны также для природных очагов чумы и туляремии.

В возникновении эпизоотии чумы и туляремии большую роль играют кровососущие членистоногие, отмечается высокая их чувствительность к колебаниям солнечной активности, магнитного поля и метеоусловий. От режима температуры и осадков зависит распространение и некоторых кишечных инфекций (переносчики -мухи), а также респираторные заболевания, где провоцирующим фактором служит охлаждение.

С космическими условиями опосредовано через геофизические поля связано иммунологическое состояние организма. Электромагнитные поля влияют на процессы инфекции и иммунитета. Активность фагоцитов после длительного пребывания в магнитном поле снижается. Магнитное поле отражается и на выработке противотел к микробам и вирусам.

Примером такого влияния может служить также изменение климата, последствия которого могут проявляться в увеличении числа возбудителей инфекций, а также в варьировании ее природных очагов. Температурные условия оказывают существенное воздействие на возбудителей таких заболеваний, как клещевой энцефалит, геморрагические лихорадки, ОКИ и других инфекционных и паразитарных заболеваний. Изменения климата могут влиять на распространение природных очагов определенной инфекции, на границы ареалов возбудителя, его переносчиков и резервуарных хозяев.

Сходство между динамикой заболеваний и динамикой индексов солнечной активности, конечно, не является ответом на вопрос о существовании причинно-следственных связей между изучаемыми параметрами, но наличие корреляционных связей может свидетельствовать в пользу вывода о синхронности изменения параметров, возможно, под влиянием каких-то общих факторов. Для выяснения синхронности и коррелированности динамики рассматриваемых рядов, проведен корреляционный анализ. Рассчитана нормированная корреляционная функция (R) для двух эквидистантных рядов, первый из которых рассматривался как условно фиксированный, а второй условно сдвигающийся относительно первого.

По результатам корреляционного анализа построена таблица экстремальных коэффициентов корреляции Rэкстр (табл. 14.2), где для случаев, когда экстремальный коэффициент достигается при сдвиге, отличном от нуля, указаны значения этих сдвигов в годах. Заметим, что в таблицу включены только те из рассмотренных рядов, коэффициенты корреляции которых оказались значимы при уровне значимости 0.1, хотя их значения для ряда заболеваний невелики. Оказалось, что для большинства рассмотренных заболеваний наилучшая корреляция чисел Вольфа, (условно фиксированный ряд) и чисел инфекционной заболеваемости достигается при некотором относительном сдвиге рядов. Это относится как к рядам заболеваемости в России, так и к рядам заболеваемости в Свердловской области (с разной частотой опроса).

Отметим, что коэффициенты корреляции рядов инфекционных заболеваний и чисел Вольфа для многих заболеваний превышают 0.5. Для сравнения напомним, что коэффициент корреляции чисел Вольфа и числа вызовов скорой помощи в Москве с суточным опросом для всех инфекционных заболеваний составил 0.37, отдельно для туберкулеза — 0.35, что выше полученного нами для Свердловской области.

Таблица 14.2 Экстремальные значения нормированной корреляционной функции чисел Вольфа и числа инфекционных заболеваний в России (а) и Свердловской области (б, в)

Распределения в течение солнечного цикла числа инфекционных заболеваний (рис. 14.12) получено методом наложенных эпох по восьми циклам. Внутри цикла минимумы или максимумы распределения заболеваний и значений чисел Вольфа не совпадают, более того, распределения заболеваний и солнечной активности часто находятся в противофазе. Некоторые распределения заболеваний внутри солнечного цикла имеют два максимума.

Распределение в течение солнечного цикла среднего числа различных инфекционных заболеваний в России за 1913-1996 гг. и значений чисел Вольфа, частота опроса 1 год

Рис. 14.12. Распределение в течение солнечного цикла среднего числа различных инфекционных заболеваний в России за 1913-1996 гг. и значений чисел Вольфа, частота опроса 1 год. Приведены доверительные интервалы на уровне 0.05

Распределение получено методом наложенных эпох по восьми солнечным циклам. Числа заболеваний внутри каждого из циклов нормировались на среднее значение в пределах этого цикла. Максимум солнечной активности в цикле относится к пятой точке распределения.

Читать далее по теме: