The object of research, development or design (in Russian) : Эпизоотический процесс бешенства животных в РК и система профилактических и противоэпизоотических мероприятий.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақстан Республикасындағы жануарлар құтырығының эпизоотиялық үрдісі және профилактикалық және эпизоотияға қарсы шаралар жүйесі.

Aim of work (in Russian) : Совершенствование проводимых профилактических и противоэпизоотических мероприятий в РК против инфекционных болезней (на примере бешенства) с применением методов количественной эпидемиологии, геопространственного анализа и ИКТ.

Aim of work (in Kazakh) : Сандық эпидемиология, геокеңістіктік талдау әдістерін және компьютерлік бағдарламаларды пайдалана отырып, ҚР құтырыққа қарсы жүргізілетін профилактикалық және эпизоотияға қарсы іс-шараларды жетілдіру.

Методы исследования (на русском) : В исследовании использованы официальные данные Республиканской ветеринарной службы, территориальных управлений ветеринарии, результаты экспедиционных выездов и сведения из научных публикаций, отражающих эпизоотическую ситуацию по бешенству среди сельскохозяйственных, домашних и диких животных в РК за 2013–2025 гг. Пространственный и пространственно-временной анализ очагов бешенства проводился с использованием геоинформационной системы ArcGIS Pro (версия 2.9 и выше). Для статистического анализа и моделирования применялись методы Kernel Density Estimation (KDE), Getis-Ord Gi*, Anselin Local Moran’s I, а также кластерный анализ в SatScan. Картографическая визуализация и пространственная интеграция данных выполнялись с использованием векторных и растровых слоёв (SEDAC, FAO GLW4, MODIS, Copernicus, NASA POWER, NOAA). Социально-экономические показатели (плотность населения, уровень урбанизации, обеспеченность ветеринарными специалистами, охват вакцинацией) сопоставлялись с динамикой очагов заболевания. Статистическая обработка и моделирование факторов риска проводились в среде R и Python (scikit-learn, pandas, statsmodels) с использованием метода Random Forest. Применение информационно-коммуникационных технологий обеспечило создание базы данных эпизоотических очагов и повышение точности пространственно-временного анализа.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу 2013–2025 жылдар аралығында Қазақстан Республикасының аумағындағы ауыл шаруашылық, үй және жабайы жануарлар арасында құтыру ауруының эпизоотиялық жағдайына негізделді. Негізгі дереккөздер ретінде Республикалық ветеринариялық қызметтің, аумақтық ветеринария басқармаларының ресми деректері, экспедициялық зерттеу нәтижелері және ғылыми басылымдар пайдаланылды. Құтыру ошағының кеңістіктік және кеңістіктік-уақыттық талдауы ArcGIS Pro геоақпараттық жүйесі (2.9 және одан жоғары нұсқалары) арқылы жүргізілді. Статистикалық және кеңістіктік талдау үшін Kernel Density Estimation (KDE), Getis-Ord Gi*, Anselin Local Moran’s I әдістері және SatScan бағдарламасындағы кластерлік талдау қолданылды. Картографиялық визуализация мен деректердің кеңістіктік интеграциясы SEDAC, FAO GLW4, MODIS, Copernicus, NASA POWER және NOAA деректеріне негізделген векторлық және растрлық қабаттар арқылы орындалды. Әлеуметтік-экономикалық көрсеткіштер (халық тығыздығы, урбандалу деңгейі, ветеринар мамандармен қамтамасыз етілу, вакцинациямен қамтылу үлесі) құтыру ошақтарының динамикасымен салыстырылды. Деректерді статистикалық өңдеу және тәуекел факторларын модельдеу R және Python орталарында (scikit-learn, pandas, statsmodels) Random Forest әдісімен жүргізілді. Ақпараттық-коммуникациялық технологияларды қолдану эпизоотиялық ошақтардың деректер базасын құруға және кеңістіктік-уақыттық талдаудың дәлдігін арттыруға мүмкіндік берді.

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведен комплексный анализ распространения бешенства животных на территории Казахстана за 2013–2025 гг. За этот период зарегистрировано 985 очагов и 1278 случаев болезни среди сельскохозяйственных, домашних и диких животных. Выявлено, что вспышки бешенства у КРС (55,8%), домашних животных (38,4%) и диких плотоядных (5,8%) имеют выраженную пространственно-временную зависимость от климатических условий. Проведено пространственно-временное моделирование эпизоотического процесса с использованием методов случайного леса, кластерного и байесовского анализа. Построены карты риска, выявлены три кластера повышенной заболеваемости — в западных, восточных и южных областях. Применение моделей MaxEnt и Монте-Карло позволило спрогнозировать ожидаемое количество вспышек на 2026 год и оценить влияние природно-климатических и социально-экономических факторов. Наибольший риск отмечен в приграничных и густонаселённых районах. Разработан комплекс профилактических мероприятий на 2026 год, включающий целевую вакцинацию не менее 12 млн сельскохозяйственных, 2,5 млн домашних и 2 млн диких плотоядных животных. Создана интерактивная онлайн-карта для мониторинга и визуализации данных о бешенстве (ArcGIS Online), а также получено свидетельство об авторском праве на метод визуализации эпизоотических очагов с применением ГИС-технологий. По итогам проекта изданы монография «Информационно-коммуникационные технологии в ветеринарии» и методические рекомендации по профилактике бешенства животных.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 2013-2025 жж. Қазақстан аумағында жануарлар құтырығының таралуына кешенді талдау жүргізілді. Бұд кезеңде ауыл шаруашылығы, үй және жабайы жануарлар арасында 985 ошақ және 1278 құтырыққа шалдығу жағдайы тіркелді. ІҚМ (55,8%), үй жануарларының (38,4%) және жабайы жыртқыштардың (5,8%) арасында құтырықтың тұтануы, климаттық жағдайларға кеңістіктік-уақыттық тәуелділігі бар екендігі анықталды. Кездейсоқ орман, кластерлік және Байес талдау әдістерін қолдана отырып, эпизоотиялық процесті кеңістіктік-уақыттық модельдеу жүргізілді. Тәуекел карталары құрастырылды, батыс, шығыс және оңтүстік облыстарда аурудың ушығуының үш кластері анықталды. MaxEnt және Монте-Карло модельдерін қолдану 2026 ж. күтілетін тұтанулардың санын болжауға және табиғи-климаттық және әлеуметтік-экономикалық факторлардың әсерін бағалауға мүмкіндік берді. Ең үлкен қауіп шекаралас және халық тығыз орналасқан аудандарда байқалады. 2026 ж. арналған профилактикалық іс-шаралар кешені әзірленді, оған кемінде 12 млн ауыл шаруашылығы, 2,5 млн үй және 2 млн жабайы етқоректі жануарларды мақсатты вакцинациялау кіреді. Құтырық деректерін бақылау және визуализациялауға арналған интерактивті онлайн карта жасалынды, сондай-ақ ГАЖ технологияларын қолдана отырып, эпизоотиялық ошақтарды визуализациялау әдісіне авторлық құқық туралы куәлік алынды. Жоба қорытындысы бойынша «Ветеринариядағы ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» монографиясы және жануарлар құтырығын дауалау бойынша әдістемелік ұсынымдар баспадан шығарылды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Сбор, анализ и пространственно-временное моделирование эпизоотического процесса бешенства в Казахстане с использованием ГИС-технологий, методов регрессионного и кластерного анализа. Создание интегрированной базы данных факторов риска, прогнозирование распространения заболевания и зонирование территории по уровням эпизоотического риска.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Құтырықтың эпизоотиялық үдерісін ГАЖ технологияларын, регрессиялық және кластерлік талдау әдістерін пайдалана отырып, Қазақстан аумағында жинау, талдау және кеңістік-уақыттық модельдеу. Тәуекел факторларының біріктірілген деректер базасын құру, аурудың таралуын болжау және аумақты эпизоотиялық қауіп деңгейлері бойынша аймақтарға бөлу.

Level of implementation (in Russian) : Результаты научно-исследовательских работ внедрены в практическую деятельность РГП на ПХВ «Национальный референтный центр по ветеринарии» КВКН МСХ РК, а также в учебный процесс НАО «КАТИУ им. С. Сейфуллина» по образовательной программе «Ветеринария» (специалитет, магистратура, докторантура). Разработана и внедрена интерактивная карта мониторинга бешенства на платформе ArcGIS Online. Получено свидетельство об авторском праве № 50552 на способ визуализации эпизоотических очагов.

Level of implementation (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері РК АШМ ВБҚК «Ветеринария бойынша ұлттық референттік орталығы» ШЖҚ РМК-ның практикалық қызметіне және С. Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университетінің «Ветеринария» ББТ бойынша оқу үдерісіне (бакалавриат, магистратура, докторантура) енгізілді. ArcGIS Online платформасында құтырық бойынша мониторингтің интерактивті картасы әзірленіп енгізілді. Індет ошағын визуализациялау тәсіліне №50552 авторлық құқық куәлігі алынды.

Efficiency (in Russian) : Эффективность выполнения проекта выражается в том, что проведённые исследования и созданные цифровые инструменты (ГИС-база, модели пространственно-временного анализа, интерактивная карта) обеспечивают научную основу для прогнозирования и профилактики инфекционных болезней животных, совершенствования системы ветеринарного мониторинга и повышения эпидемиологического благополучия Республики Казахстан.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның тиімділігі жүргізілген зерттеулер мен әзірленген цифрлық құралдардың (ГАЖ деректер базасы, кеңістіктік-уақыттық талдау модельдері, интерактивті карта) нәтижесінде жануарлар жұқпалы аурулар таралуын болжауға және алдын алуға, ветеринариялық мониторинг жүйесін жетілдіруге, сондай-ақ Қазақстан Республикасының эпидемиологиялық салауаттылығын арттыруға ғылыми негіз қалыптастырумен айқындалады.

Field of application (in Russian) : Целевыми пользователями результатов исследований являются ветеринарные и медицинские службы страны. Разработанные интерактивные цифровые карты, методические рекомендации и прогнозные модели станут основой для совершенствования системы надзора и профилактики бешенства животных, а также для оперативного мониторинга эпизоотической ситуации, включая реагирование при чрезвычайных и эмерджентных случаях.

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелерінің негізгі пайдаланушылары елдің ветеринариялық және медициналық қызметтері. Дайындалған интерактивті цифрлық карталар, әдістемелік ұсынымдар мен болжау үлгілері жануарлар құтыруының алдын алу және қадағалау жүйесін жетілдірудің, сондай-ақ төтенше және эмердженттік жағдайларда эпизоотиялық жағдайды жедел мониторингтеудің негізін құрайды.