Влияние сезонных климатических факторов на индексы обилия и доминирования блохи длиннохвостого суслика Citellophilus tesquorum Altaicus (Ioff, 1936) в долине реки Каргы (юго-западная Тува)

Галацевич Нина Феликсовна, зоолог определяет продолжительность обследования), руководство противочумной станции может наиболее точно планировать даты начала и окончания работы эпи-дотряда.

В районе работ по мониторингу за эпизоотий-ной территорией, массовым высокоспецифичным паразитом длиннохвостого суслика является C. tesquorum . Анализ влияния основных климатических факторов на динамику численности этого вида в разных частях микробиотопа её прокормителя на Каргинском участке очаговости рассмотрен ранее в публикации [9]. Максимальная численность регистрируется в зоне горных степей [10, 11] . Как свидетельствуют данные наблюдений, численность C. tesquorum на территории Каргин-ского участка очаговости Тувинского природного очага чумы за полвека исследований претерпевала значительные изменения [1, 12, 14-18]. Отмечена высокая степень положительной связи динамики численности этих блох с динамикой среднегодовой температуры воздуха и средней температуры за апрель-сентябрь (наиболее тесная связь – с температурой в июле). В меньшей мере выражена связь с температурой за холодный период года, предшествующий сезону [15]. На численность блох C. tesquorum и их индексы обилия и доминирования , а также на численность длиннохвостого суслика влияют много различных биотических и абиотических факторов [15], особое значение имеют и антропогенные факторы. [19]. В конце 60-х годов прошлого столетия в местах очагов на территориях популяции суслика проводились масштабные дезинсекционные и дератизационные работы, также охвачен был и Каргинский участок очаговости. В результате произошло значительное снижение численности сусликов и его блох в 70-80 гг.

Цель исследования: построение множественной регрессионной модели зависимостей ИО и ИД C. tesquorum от некоторых климатических факторов, определение влияния каждого из них, и совокупного воздействия на индексы обилия и доминирования C. tesquorum .

В настоящей работе исследуется зависимость временных рядов индексов обилия (ИО) и доминирования (ИД) C. tesquorum на длиннохвостом суслике в Каргинском участке очаговости – за период 1967-2013 гг. от климатических факторов (средних сезонных значений температуры воздуха и количества осадков). Построены множественные регрессионные модели зависимостей индексов обилия и доминирования C. tesquorum от средних сезонных значений температуры воздуха и количества осадков по данным ГМС Мугур-Аксы.

Материалы и методы. Проанализированы данные из отчётных материалов полевых формирований Тувинской противочумной станции за 1966-2013 гг.: средние сезонные ИО и ИД блохи C. tesquorum на длиннохвостом суслике в долине р. Каргы. Материалы по климатическим условиям были представлены среднемесячным количеством осадков с 1966 г. по 2013 г. и значением среднемесячных температур воздуха с 1966 по 2013 г., зафиксированных в пос. Мугур-Аксы сотрудниками метеорологической службы [13] которые далее нами были усреднены для исследования по сезонам года: зима, весна, лето, осень (табл. 1). В табл. 2 представлено описание исследуемых климатических факторов.

Таблица 1. ИО и ИД блохи C. tesquorum на длиннохвостом суслике в долине р. Каргы в 1967-2013 гг. и климатические параметры (средние значения по сезонам температуры воздуха и количества осадков с 1966 по 2013 г.)

Годы	ИО на зверьках	ИД на зверьках	Тз, ОС	Тв, ОС	Тл, ОС	То, ОС	Оз, мм	Ов, мм	Ол, м м	Оо, мм
1967	3,46	58,60	-22,00	-0,33	10,73	-1,57	2,33	9,43	39,10	9,33
1968	1,87	67,21	-22,90	-1,70	12,20	-4,13	1,47	8,57	41,60	5,00
2012	3,63	76,73	-21,77	-0,27	14,40	-2,40	0,00	1,30	45,53	2,37
2013	2,59	69,52	-18,83	0,97	12,70	-2,10	1,97	9,73	29,83	6,40

Таблица 2. И сследуемые климатические факторы

Обозначение	Климатические факторы
Тз	средние значения температуры зимних месяцев, т.е. за декабрь предыдущего года и январь, февраль текущего года
Тв	средние значения температуры весенних месяцев (март, апрель, май) текущего года
Тл	средние значения температуры летних месяцев (июнь, июль, август) текущего года
То	средние значения температуры осенних месяцев за предыдущий год (сентябрь, октябрь, ноябрь)
Оз	среднее количество осадков выпавших за период зимних месяцев, т.е. за декабрь предыдущего года и январь, февраль текущего года
Ов	среднее количество осадков выпавших за период весенних месяцев текущего года
Ол	среднее количество осадков выпавших за период летних месяцев текущего года
Оо	среднее количество осадков выпавших за период осенних месяцев за предыдущий год

При изучении явления, определяющегося многими одновременно и совокупно действующими факторами, возникает задача исследования зависимости одной зависимой переменной Y от нескольких объясняющих переменных X1, X2,…, Xn, для решения которой, в данном случае, был применён метод пошаговой регрессии. Для описания временного ряда индекса обилия и доминирования C. tesquorum были построены линейные и квадратичные модели множественной регрессии, с дополнительными факторами – средних значений по сезонам года температуры воздуха и количества осадков. Для построения регрессионной модели методом пошаговой регрессии была использована функция STEPWISE в составе программного продукта MATLAB. На каждом шаге признаки проверяются на возможность добавления признаковв модель или удаления из модели, основываясь на F-статистике.

Регрессионные модели ИО C. tesquorum на длиннохвостом суслике. Для анализа влияния климатических факторов на ИО C. tesquorum были построены для сравнения линейные и квадратичные модели множественной регрессии ИО блохи на суслике во всех комбинациях для средних значений температуры воздуха и количества осадков по сезонам года. Были отобраны наилучшие линейная и квадратичная модели ИО C. tesquorum , полученные методом пошаговой регрессии, которые представлены на рис. 1.

Рис. 1. Графики ИО C. tesquorum на длиннохвостом суслике в долине р. Каргы с 1967–2013 гг., линейная и квадратичная модели множественной регрессии

Представленная на графике линейная модель множественной регрессии с максимальным значением критерия R ² - коэффициентом детерминации, описывается следующим уравнением:

Y ( t ) = - 354,91 + 46,74* Оз + _; + 29,45* Ов + 20,53* Оо + £ ’

где Y – индекс обилия C. tesquorum , умноженный на 100; 8 — случайные ошибки наблюдений;

R ² = 0,408; R ² adj = 0,367;

P = 4,38*10 - 5 ; F = 9,89

Квадратичная модель множественной регрессии с максимальным значением критерия R ² - коэффициента детерминации, описывается следующего вида уравнением:

Y ( t ) = — 301,19 + 7,58 * То * Ов + 2,91 * Тл ² + .

+ 1,71* Ов * Оо + 0,75 * Ов * Ол + е

R2 = 0,5499; R2adj = 0,507;

Р = 6,5*10-7; F = 12,83

В качестве независимых переменных для квадратичной модели кроме линейных членов рассматри- вались попарно произведения исходных восьми параметров, а также их квадраты. Метод STEPWISE затем отбирал лучшие переменные по их значимости. Квадратичная модель более подробно дает описание зависимости индекса обилия, чем модель линейная коэффициент детерминации R2 для квадратичной модели выше, чем для модели линейной.

Регрессионные модели ИД C. tesquorum. При описании ИД было предварительно проведено трехкратное линейное сглаживание временного ряда для устранения сильной вариации временного ряда. Далее методом пошаговой регрессии также были получены наилучшие линейная и квадратичная модели. Результаты моделирования представлены на рис. 2.

Рис. 2. Графики ИД C. tesquorum на длиннохвостом суслике в долине р. Каргы с 1967–2013 гг. и построенные линейные и квадратичные модели множественной регрессии

Уравнение с наилучшей (в смысле максимального значения коэффициента детерминации) линейной модели множественной регрессии имеет следующий вид:

Y (t) = —11,88 + 5,83* Тл — w ,      ,                       (3)

• —    0,85* Оо + 0,43* Ол + 8 ;

R2 = 0,64; R2adj = 0,61;

Р = 1,22*10 ^{— 9}; F = 25,5

Для квадратичной модели:

• Y ( t ) = — 55,31 + 8,59* Тл + 2,08 * Те ² +

• +    0,71* Оз * Ое — 0,33* Оз * Оо —

• —    0,01* Тз * Ол + е ;(4)

R ² = 0,82; R ² adj = 0,80;

Р = 1,73*10 ^{— 14}; F = 38,69

Для ИД линейная модель включает всего три параметра, в число которых входят данные о количестве средних сезонных значений температуры воздуха лета, осадков осени предыдущего года и летних осадков текущего года. Квадратичная модель имеет восемь параметров, в которую включены данные средних сезонных значений температуры воздуха лета и весны текущего года, зимы (декабрь предыдущего года и январь, февраль текущего года), осадков за период зимних месяцев, осадков весны текущего года, осадков осени предыдущего года, и осадков лета текущего года.

Выводы и рекомендации: были проанализированы и построены модели множественной регрессии для описания зависимости ИО и ИД блохи C. tesquorum на длиннохвостом суслике в долине р. Каргы в 19672013 гг. с использованием метода STEPWISE regression (пошаговой регрессии) от климатических факторов. Данный анализ позволил определить, какой из сезонов года по средним значениям температуры воздуха или количества осадков более всего влияет на ИО C. tesquorum на длиннохвостом суслике.

Наиболее значимыми для вариации ИО являются: То – средние значения температуры осенних месяцев за предыдущий год, Тл – средние значения температуры летних месяцев, Ов - среднее количество осадков выпавших за период весенних месяцев, Оз– среднее количество осадков выпавших за период зимних месяцев, т.е. за декабрь предыдущего года и январь, февраль текущего года, Оо - среднее количество осадков выпавших за период осенних месяцев за предыдущий год.

Для ИД наиболее значимыми для вариации являются: Тл – средние значения температуры летних месяцев, Тв – средние значения температуры весенних месяцев, Оо – среднее количество осадков выпавших за период осенних месяцев за предыдущий год, Оз – среднее количество осадков выпавших за период зимних месяцев, т.е. за декабрь предыдущего года и январь, февраль текущего года, Ов - среднее количество осадков выпавших за период весенних месяцев.