Высоцкая Е.В.¹, Беспалов Ю.Г.², Баздырева Н.А.³, Жукова И.А.⁴, Печерская А.И.¹, Антоненко И.А.¹

1 - Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина

2 – Харьковский национальный университет им. В.Н. Каразина, Украина

3 – Харьковский зоопарк, Украина

4 – Харьковская государственная зооветеринарная академия, Украина

Математическое моделирование стрессированности водоплавающих птиц для дистанционного выявления угроз биобезопасности

В связи с ролью, которую играют в распространении птичьего гриппа и других болезней такие представители водоплавающих как утки, вопросы разработки новых способов дистанционной регистрации (СДР) признаков влияния стрессоров разной природы на водоплавающих птиц приобретают остроту и актуальность. Речь идет о том, что распространенные в последнее время способы разведения уток создают условия для их заражения вследствие контактов с дикими сородичами. Такие контакты могут происходить на обширных территориях, а иногда в труднодоступных местах. Это обстоятельство определяет целесообразность использования СДР для определения на природных водоемах мест скопления уток с признаками воздействия различных стрессоров на их организм. При обнаружении таких мест предполагается их дальнейшая проверка соответствующими наземными службами с целью выявления в таких местах наличия угроз биобезопасности, связанных с переносимыми водоплавающими птицами опасными инфекционными заболеваниями.

Перспективным СДР для этих целей представляется цифровое фотографирование мест скопления уток с борта легких дронов. Однако его использование предполагает дальнейшее применение методов математической обработки, позволяющих использовать исходную фактическую информацию сравнительно небольшую по объему, но отражающую смену состояний исследуемой системы (в нашем случае смену поз птиц за время облета дроном), имеющую погрешности и лакуны (что возможно в случае плохой видимости или нелетной погоды). Таким математическим аппаратом является разработанный в Харьковском национальном университете имени В.Н. Каразина и использованный уже для описания динамики систем разной природы (в том числе биомеханики стрессированных черепах [1 – 3]) метод дискретного моделирования динамических систем (ДМДС). Данный метод позволяет на основании структуры корреляций значений компонентов системы построить идеализированную траекторию системы (ИТС), отражающую цикл изменений значений этих компонентов в условных баллах.

Для моделирования зависимости состояния уток от динамики положения их шей были исследованы две группы мускусных уток (Cairina moschata) из коллекции Харьковского зоопарка. В качестве «контрольной» исследовалась группа уток, содержащаяся в обычный условиях вольера. А в качестве «опытной» была выбрана группа уток, стрессированная гиподинамией после содержания в ограниченном объеме в ходе экспериментального курса приема антигельминтных средств. С помощью дистанционной регистрации, в качестве которой применено фотографирование с борта легкого дрона, были получены серии фотоснимков обеих исследуемых групп. На полученных фотоснимках определяли положения относительно поверхности земли трех участков шеи уток. Для обеих исследуемых групп были построены ИТС, называемые далее «контрольной» и «опытные». Опытных ИТС было две: первая построена на материале цифровых фотографий, сделанных в первый же день после прекращения гиподинамии («опытная ИТС-1»), а вторая – через десять дней после этого («опытная ИТС-10»).

Построенные ИТС представляют динамику значений трех компонентов, отражающих положение относительно поверхности земли трех участков шеи утки и динамику четвертого, условного, «латентного» компонента. «Латентный» компонент не имеет конкретного физического или биологического смысла, значения его корреляции с тремя другими компонентами системы равны нулю, что может быть свидетельством либо отсутствия заметного взаимного влияния, либо взаимного регулирования по принципу Ле-Шателье.

В «контрольной ИТС» и «опытной ИТС-10» наблюдается совпадение максимумов значений двух из трех компонентов, отражающих положение трех участков шеи относительно поверхности земли. Такого совпадения не наблюдается в «опытной ИТС-1». Таким образом, можно сделать вывод, что через 10 дней после прекращения гиподинамии исследуемые компоненты не отражают ее последствий, то есть «опытную ИТС-10» можно рассматривать как вариант «контрольной ИТС». На основании полученных различий между «контрольной ИТС» и «опытной ИТС-1» была высказана рабочая гипотеза о том, что диагностическим признаком, свидетельствующим о воздействии стрессора, в данном случае может служить характер распределения значений параметров. Полученные в настоящей работе результаты являются предпосылкой к созданию новых информационных технологий дистанционного выявления признаков стрессированности водоплавающих птиц, для предупреждения некоторых угроз биобезопасности.

Литература:

1. Zholtkevych, G. Discrete Modeling of Dynamics of Zooplankton Community at the Different Stages of an Antropogeneous Eutrophication / G. Zholtkevych, Y. Bespalov, K. Nosov, M.Abhishek // Acta Biotheoretica, 2013. – № 61(4). – Р. 449–465.

2. Bespalov, Y. Discrete Dynamical Modeling of System Characteristics of a Turtle’s Walk in Ordinary Situations and After Slight Stress / Y. Bespalov, I. Gorodnyanskiy, G. Zholtkevych, I. Zaretskaya, K. Nosov, T. Bondarenko, Y. Carrero // Бионика интеллекта, 2011 – № 3 (77). – С. 54–59.

3. Григор’єв, О. Я. Дискретна динамічна модель біомеханіки руху черепах, що зазнали впливу авітамінозу / О.Я. Григор’єв // Ветеринарна медицина. Міжвідомчий тематичний науковий збірник, 2014. – № 99. – С. 162–164.