Способ прогнозирования фасциолеза жвачных животных

 

Изобретение относится к ветеринарной эпизоотологии, а именно к способам оценки эпизоотологических и биоэкологических данных, и может быть использовано для прогнозирования заболевания жвачных животных в сельскохозяйственном производстве. Способ прогнозирования фасциолеза жвачных животных заключается в том, что дополнительно учитывают антропогенные и биоэкологические факторы влияния: площадь заливных сенокосов, площадь заболоченных пастбищ, поголовье скота, находящегося в летний период на пастбище и поголовье скота, дегельминтизированного против фасциолеза в стойловый период. В формулу определения коэффициента прогнозирования фасциолеза (КПФ) дополнительно со знаком (+) вводят факторы влияния: площадь заливных сенокосов в соотношении 1 : 50 к общей площади сенокосов, площадь заболоченных пастбищ в соотношении 1 : 50 к общей площади пастбищ, поголовье скота, находящегося на пастбище в соотношении 1 : 50 к общему поголовью скота, поголовье скота, дегельминтизированного в стойловый период в соотношении 1 : 50 к общему поголовью скота, прогнозируют неблагоприятную эпизоотическую ситуацию по фасциолезу при величине коэффициента более 3,5-4 и благоприятную при величине коэффициента менее 3,5-4. Использование данного способа позволяет более точно прогнозировать заболевание животных фасциолезом. 6 табл.

Изобретение относится к ветеринарной эпизоотологии, а именно к способам оценки эпизоотологических и биоэкологических данных, и может быть использовано для прогнозирования фасциолеза жвачных животных в сельскохозяйственном производстве.

В ветеринарии известен способ прогнозирования фасциолеза жвачных животных, основанный на учете количества атмосферных осадков и температуры воздуха в июне и июле определенного года в сравнении с аналогичными многолетними показателями с применением коэффициента прогнозирования фасциолеза (КПФ) КПФ = (a + a₁)·m/(t + t₁)·n·10, где a - избыток осадков над нормой за июнь текущего года, мм; a₁ - то же за июль; m - число месяцев критического периода, в которых осадки превысили норму более чем на 10 мм; t - избыток среднемесячной температуры воздуха над нормой за июнь текущего года; t₁ - то же за июль; n - число месяцев критического периода, в которых температура воздуха превысила норму.

Как видно из формулы, величина КПФ находится в прямой зависимости от осадков и в обратной - от температуры воздуха.

При величине коэффициента 2 и более прогнозируется неблагоприятная эпизоотическая ситуация по фасциолезу, менее 2 - благоприятная. Прогноз проводится в первой половине августа на предстoящий осенне-зимний период. Способ апробирован в отношении фасциолеза овец.

Однако этот способ прогнозирования фасциолеза в практической ветеринарии имеет ряд недостатков: прогноз проводится в зависимости от гидротермических факторов (температура и осадки). При этом не учитываются факторы влияния антропогенного и биоэкологического характера, способствующие или препятствующие заражению животных. Это сложившаяся практика ведения животноводства в летний период (пастбищное, стойловое, стойлово-выгульное); состояние пастбищных угодий (заливные, заболоченные, суходольные) и объем проводимых в стойловый период лечебно-профилактических мероприятий.

В результате апробации известного способа прогнозирования установлено, что его эффективность колеблется в пределах 60-70%.

Целью изобретения является повышение эффективности способа прогнозирования фасциолеза жвачных, сокращение роста заболеваемости и гибели животных от фасциолеза.

Это достигается тем, что при прогнозировании применяют дополнительно антропогенные и биоэкологические факторы влияния: площади заливных сенокосов, площади заболоченных пастбищ, поголовье скота, находящегося в летний период на пастбище, и поголовье скота, дегельминтизированного против фасциолеза в стойловый период (с октября по апрель прогнозируемого и предыдущего годов), а в формулу определения коэффициента прогнозирования фасциолеза (КПФ) со знаком + дополнительно вводят факторы влияния: площадь заливных сенокосов в соотношении 1:50 к общей площади сенокосов; площадь заболоченных пастбищ в соотношении 1:50 к общей площади пастбищ; поголовье скота, находящегося на пастбище в соотношении 1:50 к общему поголовью скота; поголовье скота, дегельминтизированного против фасциолеза в стойловый период в соотношении 1:50 к общему поголовью, а факторы влияния представляют выражение x₁ + x₂ + x₃ - x₄, где x₁ - площадь заливных сенокосов (в га) в соотношении 1:50 к общей площади сенокосов;
x₂ - площадь заболоченных пастбищ (в га) в соотношении 1:50 к общей площади пастбищ;
x₃ - поголовье крупного рогатого скота (в гол.), находящегося на пастбище в соотношении 1:50 к общему поголовью скота;
x₄ - поголовье скота (в гол.), дегельминтизированного против фасциолеза в стойловый период в соотношении 1:50 к общему поголовью скота.

Коэффициент прогнозирования фасциолеза равен 3,5-4,0.

Способ прогнозирования фасциолеза жвачных животных заключается в том, что кроме учета в прототипе метеорологических данных - суммы осадков, среднемесячной температуры, а также многолетних показателей (нормы) - в предлагаемом способе учитывают дополнительно факторы антропогенного и биоэкологического характера, взятые из экспликации земель сельскохозяйственного назначения, зоотехнической и ветеринарной отчетности и результатов диагностических обследований животных опытных хозяйств.

Это площади заболоченных пастбищ и заливных сенокосов, поголовье скота, содержащегося летом на пастбище и дегельминтизированного в стойловый период.

Для оценки весомости каждого из привлеченных факторов полученные данные разрабатываются методом многофакторного анализа (таблицы 1, 2, 3). В результате установлено, что наибольшую значимость в повышении эффективности прогноза имеет процент скота, содержащегося летом на пастбище (32,3-38,8%), на втором месте по значению стоит площадь заболоченных пастбищ (18,5-26,2), на третьем - процент дегельминтизированного скота (20,3-24,8%) и на четвертом - площадь заливных сенокосов (18,2-22,4%).

Дополнительные факторы влияния: площадь заливных сенокосов в соотношении 1: 50 к общей площади сенокосов; площадь заболоченных пастбищ в соотношении 1: 50 к общей площади пастбищ, поголовье скота, находящегося на пастбище в соотношении 1: 50 к общему поголовью, и поголовье скота, дегельминтизировaнного против фасциолеза в стойловый период в соотношении 1:50 к общему поголовью скота, заносятся в таблицу для определения коэффициента прогнозирования фасциолеза (КПФ) (таблицы 1, 2, 3).

Факторы влияния представляют выражение
x₁ + x₂ + x₃ - x₄,
где x₁ - площадь заливных сенокосов (в га) в соотношении 1:50 к общей площади сенокосов;
x₂ - площадь заболоченных пастбищ (в га) в соотношении 1:50 к общей площади пастбищ;
x₃ - поголовье скота (в гол.), находящегося на пастбище в соотношении 1: 50 к общему поголовью;
x₄ - поголовье скота (в гол.), дегельминтизированного против фасциолеза в стойловый период в соотношении 1:50 к общему поголовью скота.

Выражение x₁ + x₂ + x₃ - x₄ складывается с известным коэффициентом прогнозирования фасциолеза (КПФ).

Таким образом, коэффициент прогнозирования фасциолеза в предлагаемом способе вычисляют по формуле
КПФ = (a + a₁)·m/(t + t₁)·n·10 + x₁ + x₂ + x₃ - x₄.

Например, КПФ крупного рогатого скота в 1996-1997 гг. в Железногорском районе Курской области (таблица 1) равен
КПФ = (+46)·1/10 + 0,8 + 0,04 + 1,4 - 0,4 = 6,4.

Например, КПФ крупного рогатого скота в 1995-1996 гг. в Железногорском районе Курской области (таблица 2) равен
КПФ = (+23)·1/(+3)·1·10 + 0,8 + 0,04 + 1,7 - 0,7 = 2,6.

Например, КПФ крупного рогатого скота в 1994-1995 гг. в Железногорском районе Курской области (таблица 3) равен
КПФ = (+53)·1/10 + 0,8 + 0,04 + 1,5 - 0,9 = 6,7.

Если соотношение площади заливных сенокосов к общей площади сенокосов больше 1:50, то абсолютные цифры малы и неудобны в работе; если соотношение меньше 1:50, то абсолютные цифры велики и неудобны в работе.

Если соотношение площади заболоченных пастбищ к общей площади пастбищ больше 1:50, то абсолютные цифры малы и неудобны в работе; если соотношение меньше 1:50, то абсолютные цифры велики и неудобны в работе.

Если соотношение поголовья скота, находящегося на пастбище, к общему поголовью больше 1:50, то абсолютные цифры малы и неудобны в работе; если соотношение меньше 1:50, то абсолютные цифры велики и неудобны в работе.

Если соотношение поголовья скота, дегельминтизированного против фасциолеза в стойловый период, к общему поголовью скота больше 1:50, то абсолютные цифры малы и неудобны в работе; если соотношение будет меньше 1:50, то абсолютные цифры велики и неудобны в работе.

Эффективность прогноза оценивается путем сопоставления величин КПФ, полученных известным способом и предлагаемым способом с зараженностью животных (таблицы 4, 5, 6). Клинического проявления фасциолеза и гибели животных зарегистрировано не было.

Величину зараженности оценивают путем сопоставления зараженности скота в районе со средней зараженностью по всем районам.

Положительные результаты прогноза отмечают знаком (+), отрицательные - знаком (-).

Оптимальными величинами КПФ являются 3,5-4,0.

Если значение КПФ будет меньше 3,5, то эффективность прогноза будет минимальная (60% и меньше); если значение КПФ больше 4,0, то эффективность прогноза будет также минимальная (60% и меньше).

Максимальная эффективность прогноза 80-90% отмечается при значении КПФ 3,5-4,0.

Пример. Прогноз и его оценка за 1996-1997 гг. (таблица 4). Средняя величина зараженности крупного рогатого скота фасциолезом в октябре-апреле - 4,2%, средний коэффициент прогнозирования, полученный известным способом, - 2,6, предлагаемым - 4,4.

При оценке эффективности прогноза известным способом прогноз при значении КПФ 2 оправдался из десяти районов в семи (Железногорском, Касторенском, Льговском, Обоянском, Поныровском, Тимском, Фатежском), а предлагаемым при значении КПФ 4, кроме указанных районов, еще в Курчатовском и Курском. Следовательно, эффективность прогноза повысилась на 20% (с 70 до 90%).

Пример. Прогноз и его оценка за 1995-1996 гг. (таблица 5). Средняя величина зараженности крупного рогатого скота фасциолезом в октябре-апреле - 3,5%. Средний коэффициент прогнозирования известным способом 1,35, а предлагаемым - 3,3.

При оценке эффективности прогноза известным способом при КПФ, равнoм 2, он оправдался из десяти районов в шести (Железногорском, Курском, Поныровском, Тимском, Рыльском, Фатежском), а предлагаемым при значении КПФ 4, кроме вышеперечисленных, еще в двух (Льговском и Обоянском). Оценка прогноза составила 80%. Следовательно, эффективность прогноза предлагаемым способом повысилась на 20%.

Пример. Прогноз и оценка за 1994-1995 гг. (таблица 6). Средняя величина зараженности крупного рогатого скота в октябре-апреле 1994-1995 гг. - 3,4, средний коэффициент прогнозирования известным способом равен 1,6, а предлагаемым - 3,5.

При оценке прогноза известным способом из десяти районов при значении КПФ 2 он оправдался в семи (Железногорском, Касторенском, Льговском, Обоянском, Поныровском, Рыльском, Тимском), а предлагаемым при значении КПФ 3,5-4, кроме перечисленных, еще в Курском районе.

Следовательно, введение в формулу определения коэффициента прогнозирования фасциолеза - КПФ (таблица 6) дополнительно факторов влияния его эффективность повышается на 10% (с 70 до 80%).

Способ прогнозирования фасциолеза жвачных животных путем привлечения дополнительных факторов влияния антропогенного и биоэкологического характера позволяет на 10-20% повысить прогностическую эффективность, что позволяет предупредить возникновение заболевания и сохранить поголовье скота.

При этом установлено, что наибольшую значимость в повышении эффективности прогноза имеет учет скота, содержащегося в летний период на пастбище (32,3-38,8%), на втором месте стоит количество животных, подвергнутых дегельминтизации в стойловый период (20,3-24,8%), на третьем - площадь заболоченных пастбищ (18,5-26,2%) и на четвертом - количество используемых под выпас заливных сенокосов (18,2-22,4%).

Прогноз эпизоотического состояния районов области по фасциолезу ежегодно в первой декаде августа разрабатывается сотрудниками ветеринарной лаборатории болезней крупного рогатого скота с выдачей рекомендаций оптимальных сроков проведения диагностических и лечебных мероприятий, завоза антигельминтиков в угрожаемые районы области.

Таким образом, использование данного способа прогнозирования фасциолеза жвачных животных за счет приемов и параметров, указанных в формуле изобретения, позволяет более точно прогнозировать заболевание животных, например крупного рогатого скота.

Формула изобретения

Способ прогнозирования фасциолеза жвачных животных с использованием гидротермических факторов: температуры воздуха и осадков и коэффициента прогнозирования (КПФ), отличающийся тем, что дополнительно учитывают антропогенные и биоэкологические факторы влияния: площадь заливных сенокосов, площадь заболоченных пастбищ, поголовье скота, находящегося в летний период на пастбище, и поголовье скота, дегельминтизированного против фасциолеза в стойловый период, а коэффициент прогнозирования фасциолеза КПФ определяют по формуле
КПФ = (a + a₁) · m / (t + t₁) · n · 10 + x₁ + x₂ + x₃ - x₄,
где a - избыток осадков над нормой за июнь текущего года, мм;
a₁ - избыток осадков над нормой за июль текущего года, мм;
m - число месяцев критического периода, в которых осадки превысили норму более чем на 10 мм;
t - избыток среднемесячной температуры воздуха над нормой за июнь текущего года;
t₁ - избыток среднемесячной температуры воздуха над нормой за июль текущего года;
n - число месяцев критического периода, в которых температура воздуха превысила норму;
x₁ - площадь заливных сенокосов в соотношении 1 : 50 к общей площади сенокосов;
x₂ - площадь заболоченных пастбищ в соотношении 1 : 50 к общей площади пастбищ;
x₃ - поголовье скота, находящегося на пастбище в соотношении 1 : 50 к общему поголовью скота;
x₄ - поголовье скота дегельминтизированного в стойловый период в соотношении 1 : 50 к общему поголовью скота,
и прогнозируют неблагоприятную эпизоотическую ситуацию по фасциолезу при величине коэффициента более 3,5 - 4 и благоприятную при величине коэффициента менее 3,5 - 4.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3, Рисунок 4, Рисунок 5, Рисунок 6, Рисунок 7, Рисунок 8, Рисунок 9, Рисунок 10, Рисунок 11, Рисунок 12