Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України
Залежнісь перебігу пандемії COVID-19 від 8 з 35 проаналізованих біокліматичних факторів доведена в масштабах Європи. Їхня комбінація об’єктивно визначає просторовий базис розвитку пандемії. Оптимальні умови для розвитку пандемії визначаються двома ключовими параметрами: мінімальною температурою на...
Saved in:
| Published in: | Доповіді НАН України |
|---|---|
| Date: | 2021 |
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180573 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України / С.В. Межжерін, І.І. Козиненко, В.М. Титар // Доповіді Національної академії наук України. — 2021. — № 4. — С. 86-93. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859942718914953216 |
|---|---|
| author | Межжерін, С.В. Козиненко, І.І. Титар, В.М. |
| author_facet | Межжерін, С.В. Козиненко, І.І. Титар, В.М. |
| citation_txt | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України / С.В. Межжерін, І.І. Козиненко, В.М. Титар // Доповіді Національної академії наук України. — 2021. — № 4. — С. 86-93. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Доповіді НАН України |
| description | Залежнісь перебігу пандемії COVID-19 від 8 з 35 проаналізованих біокліматичних факторів доведена в масштабах Європи. Їхня комбінація об’єктивно визначає просторовий базис розвитку пандемії. Оптимальні
умови для розвитку пандемії визначаються двома ключовими параметрами: мінімальною температурою
найхолоднішого тижня року в межах від 6 до 10 °С і сталим рівнем сезонної вологості. Найбільш придатними для розвитку пандемії є території країн Західної Европи (показники придатності від 60 до 80 %).
Центральна і Північна Європа характеризуються середнім рівнем придатності (50—60 %). Найменший
рівень в Східній Європі близько 50 %. Територія України належить до середньо придатних, а отже, з урахуванням незначної, як для більшості європейських країн, щільності населення, будь-які ексцесивні прояви пандемії мають бути пояснені лише низькою ефективністю медико-організаційних заходів у масштабі країни.
The dependence of the COVID-19 pandemic on 8 of the 35 analyzed bioclimatic factors has been proven in
Europe. Their combination objectively determines the spatial basis of the pandemic. The optimal conditions
for the development of the pandemic are determined by two key parameters: the minimum temperature of the
coldest week of the year in the interval from 6 to 10 °C and a constant level of seasonal humidity. The most suitable
for the development of the pandemic are the territories of the Western Europe (indicators of fitness from
60 to 80 %). Central and Northern Europe are characterized by an average level of suitability (50-60 %).
The lowest level in the Eastern Europe is about 50 %. The territory of Ukraine belongs to the average suitable.
Therefore, given the low, as for most European countries, population density, any excessive manifestations of
the pandemic should be explained only by the low efficiency of medical and organizational measures nationwide.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:12:26Z |
| format | Article |
| fulltext |
86
ОПОВІДІ
НАЦІОНАЛЬНОЇ
АКАДЕМІЇ НАУК
УКРАЇНИ
ISSN 1025-6415. Dopov. Nac. akad. nauk Ukr. 2021. № 4: 86—93
Коронавірусна хвороба (COVID-19) вперше виявлена у людини в грудні 2019 р. в місті
Ухань, Центральний Китай. Епідемічний процес, спричинений коронавірусом SARS-СoV-2,
розпочався як спалах, що розвинувся у пандемію, яка охопила майже весь світ. При цьому
характер пандемії та масовість захворювань на перший погляд мають визначені геогра-
фічні особливості, які загалом збігаються з біокліматичним районуванням Земної кулі. Крім
того, інвазивні процеси в Євразії мають чітку спрямованість, що відповідає “Великому євра-
зійському міграційному шляху”, переміщення по якому зі сходу на захід, очевидно, підтри-
мується певними біокліматичними особливостями Західної та Східної Палеарктик [1]. Ви-
ходячи з цих обставин, а також з того, що СOVID-19, як і більшість респіраторних захво-
рювань, має сезонну активність, цілком адекватним є припущення про певну залежність
перебігу пандемії від біокліматичних обставин. Проте, на думку учасників міжнародного
Ц и т у в а н н я: Межжерін С.В., Козиненко І.І., Титар В.М. Біокліматичні фактори і перебіг пандемії
COVID-19 в Європі: місце України. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2021. № 4. С. 86—93. https://doi.org/10.15407/
dopovidi2021.04.086
https://doi.org/10.15407/dopovidi2021.04.086
УДК 616.998.7:578.834.1
С.В. Межжерін
І.І. Козиненко
В.М. Титар, https://orcid.org/0000-0002-0864-2548
Інститут зоології ім. І.І. Шмальгаузена НАН України, Київ
E-mail: s.mezhzherin@gmail.com
Біокліматичні фактори і перебіг
пандемії COVID-19 в Європі: місце України
Представлено членом-кореспондентом НАН України С.О. Афанасьєвим
Залежнісь перебігу пандемії COVID-19 від 8 з 35 проаналізованих біокліматичних факторів доведена в мас-
штабах Європи. Їхня комбінація об’єктивно визначає просторовий базис розвитку пандемії. Оптимальні
умови для розвитку пандемії визначаються двома ключовими параметрами: мінімальною температурою
найхолоднішого тижня року в межах від 6 до 10 С і сталим рівнем сезонної вологості. Найбільш придат-
ними для розвитку пандемії є території країн Західної Европи (показники придатності від 60 до 80 %).
Центральна і Північна Європа характеризуються середнім рівнем придатності (50—60 %). Найменший
рівень в Східній Європі близько 50 %. Територія України належить до середньо придатних, а отже, з ура ху-
ванням незначної, як для більшості європейських країн, щільності населення, будь-які ексцесивні прояви пан-
демії мають бути пояснені лише низькою ефективністю медико-організаційних заходів у масштабі країни.
Ключові слова: COVID-19, клімат, моделювання екологічної ніші, Європа, Україна.
БІОЛОГІЯ
BIOLOGY
87ISSN 1025-6415. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2021. № 4
Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України
симпозіуму з питань ролі кліматологічних, метеорологічних та екологічних факторів у ви-
никненні пандемії COVID-19, що відбувся під егідою Всесвітньої метеорологічної органі-
зації, умови навколишнього середовища не стали основною рушійною силою початкового
етапу перебігу пандемії (https://community.wmo.int/). У Всесвітній організації охорони
здоров’я (ВООЗ) також вважають (https://www.who.int/), що поки немає переконливих до-
казів того, що біокліматичні фактори мають істотний вплив на передачу інфекції. Тоді як
добре відомо, що погодно-кліматичні і абіотичні екологічні чинники (температура, воло-
гість, якість повітря і ультрафіолетове світло) впливають на поширення респіраторних ві-
русів. Стосовно коронавірусної пандемії інтерес до цього питання намітився останнім часом
[2]. Дослідження, проведені як в окремих країнах [3—5], так і в більш глобальному масштабі
[6—8], показали, що біокліматичні фактори мають певний вплив на перебіг пандемії. Слід
припустити, що навколишнє середовище виступає модулятором передачі SARS-CoV-2 від
людини до людини і несприятливі для вірусу умови спричинюють більш швидку дестабілі-
зацію вірусу поза організмом людини [10, 11].
Отже, роль кліматичних чинників у поширенні пандемії COVID-19 досі залишається
багато в чому невизначеною. З появою нових гео- і біоінформаційних технологій з’явилася
можливість моделювати географічне поширення організмів чи інших біологіних об’єктів на
основі їхніх зв’язків з біокліматичними умовами навколишнього середовища [11]. Це так
званий кореляційний підхід, за допомогою якого можна з’ясувати комплекс умов, завдяки
яким популяції можуть успішно існувати. При цьому простір, де такі умови складаються
саме в такий комплекс, розглядається як модель їхнього ареалу.
Методи просторового екологічного моделювання зараз широко використовуються в
різних галузях біології та географії: для оцінки біологічного різноманіття територій, здат-
ності видів до розселення (в тому числі шкідників та патогенів), а також для з’ясування
особливостей їх екологічних ніш. Досі такого роду біогеографічні моделі головним чином
застосовували до багатоклітинних організмів, проте останнім часом зросла кількість дос-
ліджень еколого-географічних зв’язків між поширенням патогенних бактерій і вірусів з
цілою низкою біотичних та абіотичних факторів навколишнього середовища [10, 11], що
зумовлено необхідністю прогнозування поширення патогенів і розвитку пандемій.
Отже, метою дослідження стало створення моделі географічного поширення корона-
вірусу SARS-CoV-2 в Європі з акцентом на територію України. Для цього використовуєть-
ся екологічне моделювання ареалу пандемії в Європі на підставі біокліматичних показни-
ків, з подальшим з’ясуванням кореляції між прогнозованою моделлю придатності клімату
для коронавірусу з реальними показниками захворюваності в місцях її реєстрації. Якщо цей
зв’язок існує, то виникає можливість встановити, наскільки територія України є з точки
зору біокліматичних факторів придатною для поширення коронавірусу і, відповідно, роз-
витку пандемії.
Для просторового моделювання необхідна інформація про поширення організмів у
виг ляді точкових реєстрацій з прив’язкою до географічних координат. Джерелом таких
даних був вільний для завантаження геокодований реєстр з репозиторію, який веде
Центр сис темних наук та інженерії при Університеті Джона Гопкінса за підтримки ESRI
Living Atlas Team (https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 та https://coronavirus-
resources.esri.com). Зокрема, були завантажені кумулятивні дані, які відображають ситуа-
88 ISSN 1025-6415. Dopov. Nac. akad. nauk Ukr. 2021. № 4
С. В. Межжерін, І.І. Козиненко, В.М. Титар
цію з СOVID-19 у світі станом на 6 березня 2021 р. Крім даних стосовно географічних
ко ординат місць, де зареєстрована хвороба, в базах наведені кількості підтверджених зах-
во рювань, одужань та смертей, а також нормований показник, представлений кількістю
під тверджених захворювань на 100 тис. населення. Оскільки показники кількості підтвер-
джених захворювань, одужань та смертей залежать від чисельності населення в місцях, де
реєструвалася хвороба, до уваги взятий лише показник кількості підтверджених захво рю-
вань на 100 тис. населення. В ГІС-платформі SAGA GIS [12] ці дані були трансформовані
у векторний формат (шейп-файл) та доведені до меж Європи. Таким чином отримано
226 точкових реєстрацій для побудови відповідної комп’ютерної моделі.
У дослідженні використаний метод машинного навчання, що базується на баєсових
адитивних деревах регресії (BART), і реалізований в програмному середовищі R (пакет
“embarcadero” [13]). При цьому продукується прив’язана до географічних координат карта
поширення прогнозних значень придатності середовища існування, які змінюються в ме-
жах від 0 до 100 %. Оскільки як предиктори беруться кліматичні показники, то на цій карті
має бути видно, де для SARS-CoV-2 передбачається, що клімат буде придатний, а де нав-
паки. Якість моделі оцінювали, використовуючи ROC-аналіз [10]. Кількісну інтерпрета-
цію ROC дає показник AUC — площа, обмежена ROC-кривою і віссю частки помилкових
Рис. 1. ГІС-модель поширення COVID-19 в Європі. Кліматична придатність територій для SARS-CoV-2
позначена в легенді градієнтом кольорів (червоний — найбільш придатні, синій — найменш). Чорна кон-
турна лінія позначає 10-процентильний поріг, червона — межу між територіями, де кліматична придат-
ність територій для вірусу перевищує чи є меншою за 50 %
89ISSN 1025-6415. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2021. № 4
Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України
позитивних класифікацій. Чим вищий показник AUC, тим якісніший класифікатор. Моделі
зі значенням AUC вище 0,7 вважаються прийнятними. Програма BART автоматично ви-
значає внесок кожного предиктора в побудову кінцевої моделі та, крім того, будує криві за-
лежності, які описують зміни прогнозних значень придатності середовища в градієнті ок-
ремих предикторів.
Для цілей моделювання вибрана база CliMond [14]. Вона містить біокліматичні ін-
декси, що враховують температуру і вологість, а також показники сонячної радіації. Всього
задіяно 35 параметрів, що характеризують сучасний клімат.
Дослідження зв’язку між прогнозованою моделлю придатності клімату для SARS-CoV-2,
який представлений у растровому форматі з реальними показниками коронавірусної хво-
роби в місцях її реєстрації здійснене для прив’язки значень цього растра до шейп-файла за
модулем SAGA GIS. Таким чином, до інформації про поширення COVID-19 та відповід-
них епідеміологічних показників додана інформація про кліматичну нішу вірусу, зв’язки
між якими можна дослідити методами лінійної регресії [15].
Моделювання потенційного поширення COVID-19 на підставі біокліматичних фак-
торів показало, що хвороба має охоплювати майже всю територію Європи (рис. 1). При цьо-
му показник AUC становить 0,80, тобто модель поширення добре узгоджується з емпі-
ричними даними та задовільно їх описує.
На більшій частині Західної Європи (у Північній Іспанії, Італії, Франції, Німеччині та
Пів денній Англії), де значного розвитку набула коронавірусна хвороба, клімат є особливо
сприятливим для SARS-CoV-2. Про це свідчить показник біокліматичної придатності на
рівні 70—80 %. Значно менші значення в Північній і Центральній Європі. В цих регіонах
максимальну придатність має територія Швеції, де вона перевищує 60 %. У Норвегії та
Фінляндії не тільки менші площі високої придатності, але й максимальні показники ста-
новлять лише 53 та 38 % відповідно. Отже, у Швеції COVID-19 досяг найбільшого спала-
ху серед Скандинавських країн, що можна пояснити особливостями медико-організацій-
них підходів. Проте можливо, що в цій ситуації свою роль зіграв біокліматичний чинник.
Те саме можна сказати, порівнюючи сусідні Чеську Республіку та Словаччину, де рівень
придатності територій до COVID-19 різний і не перевищує 60 %. Стосовно країн Східної
Результати регресійного аналізу зв’язку між кліматичною
придатністю території для SARS-CoV-2 та кумулятивним показником
кількості підтверджених захворювань на 100 тис. населення
Коефіцієнт
лінійної регресії
у(х) b+а·х
Обчислене
значення
Стандартна
похибка (S.E.)
Коефіцієнт
кореляції (r)
Пірсона
t критерій
Стьюдента
р
Європа
a 21750 1429,3 0,2236 3,40 0,0007
b 10240 233120
Україна
a 28,934 5,5268 0,4010 2,099 0,0470
b –5,8753 6,7684
90 ISSN 1025-6415. Dopov. Nac. akad. nauk Ukr. 2021. № 4
С. В. Межжерін, І.І. Козиненко, В.М. Титар
Єв ропи (Білорусі та РФ), то рівень придатності їх територій до спалахів коронавірусу є
найменшим у Європі.
Майже вся територія України входить у зону з біокліматичними обставинами, сприят-
ливими для коронавірусу та розвитку хвороби. З кліматичної перспективи в зону наймен-
шого ризику потрапляє лише Херсонська область, де один з найнижчих показників куму-
лятивної кількості підтверджених захворювань. При цьому максимальний рівень придат-
ності території України не перевищує 60 %, що є середнім показником для Європи.
Користуючись пакетом “trafo” в програмному середовищі R (https://rdrr.io/github/
akreutzmann/trafo/), методом лінійної регресії встановлені зв’язки між кліматичною при-
датністю для SARS-CoV-2 в Європі та Україні і кумулятивним показником кількості під-
тверджених захворювань на 100 тис. населення. При цьому для отримання надійних резуль-
татів проведена діагностика виконання передумов щодо залишків, а саме припущення про
нормальність розподілу, однорідності дисперсії залишків і відсутності в них кореляції, та
зроблені тести на відповідність форми зв’язку. Результат діагностики показав, що не всі
зазначені передумови виконуються, тому для виправлення ситуації до даних стосовно Єв-
ропи в цілому була застосована Бокс-Кокс трансформація, а стосовно України замість по-
чаткових даних були використані їхні натуральні логарифми. У підсумку на матеріалах
Європи виявлена високовірогідна позитивна кореляція (r 0,22; n 226; р < 0,001). Для
України виявлено дещо більше значення коефіцієнта кореляції (r 0,40; n 25; р < 0,05) з
меншим рівнем статистичної вірогідності (таблиця).
Алгоритм BART визначив вісім кліматичних предикторів, що є важливими для побудо-
ви моделі: Bio06 — мінімальна температура найхолоднішого тижня, Bio15 — сезонність опа-
дів, Bio02 — середній добовий діапазон температур, Bio08 — середня температура найволо-
гішої чверті, Bio05 — максимальна температура найтеплішого тижня, Bio13 — опади най-
вологішого тижня, Bio14 — опади найсухішого тижня та Bio07 — температурний річний
Рис. 2. Крива залежності мінімальної температури найхолоднішого тижня (Bio06), С (а) і крива за-
лежності сезонності опадів (Bio15), оцінена на підставі коефіцієнта варіації показника вологості (б);
Response — придатність клімату; сірим кольором позначений 95 % довірчий інтервал
91ISSN 1025-6415. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2021. № 4
Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України
діапазон. При цьому внесок температурних предикторів у побудову моделі становить при-
близно 50 %, факторів, пов’язаних з опадами, — 37,4 %, внесок одного комбінованого пре-
диктора (Bio08) — 12,6 %.
Крива залежності мінімальної температури найхолоднішого тижня (Bio06) (рис. 2, а)
найкраще характеризує температурну залежність SARS-CoV-2. Там, де цей показник має
низькі значення, кліматичні умови для вірусу є малопридатними. Починаючи з температу-
ри –2 С умови стають придатними певною мірою, а в температурному діапазоні від 6 до
10 С придатність клімату є максимальною. Значення вологоcті краще за все характеризує
крива залежності коронавірусу від показника сезонності опадів (Bio15) (рис. 2, б). Оче-
видно, що кращими для SARS-CoV-2 є території з рівномірним розподілом опадів протя-
гом року, коли немає значного різкого чергування вологих та посушливих періодів.
Певним чином отримані результати перегукуються з даними, опублікованими раніше
[6, 9, 10]. Наразі, за оцінками одних дослідників, ідеальна температура для поширення ві-
русу становить від 3 до 4 С при рівні вологості у 20—80 % [9], інші припускають, що най-
більш комфортна температура для SARS-CoV-2 коливається в межах від –2 до 10 С [10].
Аналіз умов у місцях, в яких виникли значні спалахи COVID-19, показав дуже схожий зи-
мовий клімат. Первинно найбільш уражені регіони світу (Ухань, Північна Італія, Південна
Корея, Сіетл і Іран) опинилися в межах одного температурного діапазону та рівня вологос-
ті, де середня зимова температура сягає від 5 до 11 С, а рівень вологості — від 47 до 79 % [6].
У кінцевому підсумку це означає, що пандемія COVID-19 може бути частково стримана із
підвищенням температури та перепадами вологості [7].
Очевидно, що не тільки біокліматичні фактори, але й демографічні обставини, насампе-
ред щільність населення, а також ефективність медико-організаційних заходів на державно-
му рівні впливають на перебіг пандемії COVID-19. Однак аналіз біокліматичних факторів
однозначно показує їх значущість у поширенні коронавірусної інфекції й утворенні спа-
лахів хвороби. Більш того, певну комбінацію кліматичних факторів слід вважати базисом
розвитку пандемії, адже умови навколишнього середовища об’єктивно за інших рівних умов
впливають на те, де і коли хвороба з’явиться, а також модулюють її перебіг.
ЦИТОВАНА ЛІТЕРАТУРА
1. Межжерин С.В., Гарбар А.В., Гарбар Д.А., Жалай Е.И., Коршунова Е.Д., Морозов-Леонов С.Ю., Рос-
товская О.В., Соболенко Л. Ю., Васильева Л.А., Янович Л.Н. “Генетические ветра” Палеарктики: при-
ложение концепции к территории Украины. Современные взгляды на эволюцию органического мира:
Программа и тезисы докладов междунар. науч. конф. (Киев, 18—20 ноября 2009). Киев, 2009. C. 43.
2. Zaitchik B.F., Sweijd N., Shumake-Guillemot J., Morse A., Gordon C., Marty A., Trtanj J., Luterbacher J.,
Botai J., Behera S., Lu Y., Olwoch J., Takahashi K., Stowell J.D., Rodó X. A framework for research linking
weather, climate and COVID-19. Nat. Commun. 2020. 11. 5730. https://doi.org/10.1038/s41467-020-
19546-7
3. Mecenas P., Bastos R.T.R.M., Vallinoto A.C.R., Normando D. Effects of temperature and humidity on the
spread of COVID-19: A systematic review. PLoS ONE. 2020. 15, № 9. e0238339. https://doi.org/10.1371/
journal.pone.0238339
4. Pani S.K., Lin N.-H., RavindraBabu S. Association of COVID-19 pandemic with meteorological parameters
over Singapore. Sci. Total Environ. 2020. 740. 140112. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140112
5. Islam A.R.M.T., Hasanuzzaman M., Shammi M., Salam R., Bodrud-Doza M., Rahman M.M., Mannan A.,
Huq S. Are meteorological factors enhancing COVID-19 transmission in Bangladesh? Novel findings from a
92 ISSN 1025-6415. Dopov. Nac. akad. nauk Ukr. 2021. № 4
С. В. Межжерін, І.І. Козиненко, В.М. Титар
compound Poisson generalized linear modeling approach. Environ. Sci. Pollut. Res. 2021. 28. P. 11245—11258.
https://doi.org/10.1007/s11356-020-11273-2
6. Sajadi M.M., Habibzadeh P., Vintzileos A., Shokouhi S., Miralles-Wilhelm F., Amoroso A. Temperature,
humidity, and latitude analysis to estimate potential spread and seasonality of coronavirus disease 2019
(COVID-19). JAMA Netw. Open. 2020. 3, № 6. e2011834. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.
2020.11834
7. Paraskevis D., Kostaki E.G., Alygizakis N., Thomaidis N.S., Cartalis C., Tsiodras S., Dimopoulos M.A.
A review of the impact of weather and climate variables to COVID-19: In the absence of public health mea-
sures high temperatures cannot probably mitigate outbreaks. Sci. Total Environ. 2020. 768. 144578. https://
doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144578
8. Wu Y., Jing W., Liu J., Ma Q., Yuan J., Wang Y., Du M., Liu M. Effects of temperature and humidity on the
daily new cases and new deaths of COVID-19 in 166 countries. Sci. Total Environ. 2020. 729. 139051. https://
doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139051
9. Chin A.W.H., Chu J.T.S., Perera M.R.A., Hui K.P.Y., Yen H.-L., Chan M.C.W., Peiris M., Poon L.L.M.
Stability of SARS-CoV-2 in different environmental conditions. medRxiv, 2020.03.15.20036673. https://
doi.org/10.1101/2020.03.15.20036673
10. Araújo M.B., Naimi B. Spread of SARS-CoV-2 Coronavirus likely to be constrained by climate. medRxiv,
2020.03.12.20034728. https://doi.org/10.1101/2020.03.12.20034728
11. Murray K.A,. Olivero J., Roche B., Tiedt S., Guégan J.-F. Pathogeography: leveraging the biogeography of
human infectious diseases for global health management. Ecography. 2018. 41, № 9. P. 1411—1427. https://
doi.org/10.1111/ecog.03625
12. Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V., Böhner J.
System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geosci. Model Dev. 2015. 8. P. 1991—2007.
https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015
13. Carlson C.J. embarcadero: Species distribution modelling with Bayesian additive regression trees in R.
Methods Ecol Evol. 2020. 11, № 7. Р. 850—858. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13389
14. Kriticos D.J., Webber B.L., Leriche A., Ota N., Macadam I., Bathols J., Scott J.K. CliMond: global high-
resolution historical and future scenario climate surfaces for bioclimatic modelling. Methods Ecol. Evol. 2012.
3, № 1. P. 53—64. https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2011.00134.x
15. Hammer Ø., Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Paleontological statistics software package for education
and data analysis. Palaeontol. Electron. 2001. 4, № 1. Art. 4. 9 pp.
Надійшло до редакції 06.05.2021
REFERENCES
1. Mezhzherin, S. V., Garbar, A. V., Garbar, D. A., Korshunova, E. D., Morozov-Leonov, S. Yu., Rostov skaya, O. V.,
Sobolenko, L. Yu. , Vasilieva, L. A. & Yanovich, L. N. (2009, November). “Genetic winds” of the Palaearc tic:
application of the concept to the territory of Ukraine. Program and abstracts of reports of the international
scientific conference Modern views on the evolution of the organic world (p. 43), Kyiv.
2. Zaitchik, B. F., Sweijd, N., Shumake-Guillemot, J., Morse, A., Gordon, C., Marty, A., Trtanj, J., Luterba-
cher, J., Botai, J., Behera, S., Lu, Y., Olwoch, J., Takahashi, K., Stowell, J.D. & Rodó, X. (2020). A framework
for research linking weather, climate and COVID-19. Nat. Commun., 11, 5730. https://doi.org/10.1038/
s41467-020-19546-7
3. Mecenas, P., Bastos, R. T. R. M., Vallinoto, A. C. R. & Normando, D. (2020). Effects of temperature and hu-
midity on the spread of COVID-19: A systematic review. PLoS ONE, 15, No. 9, e0238339. https://doi.
org/10.1371/journal.pone.0238339
4. Pani, S. K., Lin, N.-H. & RavindraBabu, S. (2020). Association of COVID-19 pandemic with meteorological
parameters over Singapore. Sci. Total Environ., 740, 140112. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140112
5. Islam, A. R. M. T., Hasanuzzaman, M., Shammi, M., Salam, R., Bodrud-Doza, M., Rahman, M. M., Mannan, A.
& Huq, S. (2021). Are meteorological factors enhancing COVID-19 transmission in Bangladesh? Novel
findings from a compound Poisson generalized linear modeling approach. Environ. Sci. Pollut. Res., 28,
pp. 11245–11258. https://doi.org/10.1007/s11356-020-11273-2
93ISSN 1025-6415. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2021. № 4
Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України
6. Sajadi, M. M., Habibzadeh, P., Vintzileos, A., Shokouhi. S., Miralles-Wilhelm, F. & Amoroso, A. (2020). Tem-
perature, humidity, and latitude analysis to estimate potential spread and seasonality of coronavirus disease
2019 (COVID-19). JAMA Netw. Open., 3, No. 6, e2011834. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.
2020.11834
7. Paraskevis, D., Kostaki, E. G., Alygizakis, N., Thomaidis, N. S., Cartalis, C., Tsiodras, S. & Dimopoulos, M. A.
(2020). A review of the impact of weather and climate variables to COVID-19: In the absence of public
health measures high temperatures cannot probably mitigate outbreaks. Sci.Total Environ., 768, 144578.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144578
8. Wu, Y., Jing, W., Liu, J., Ma, Q., Yuan, J., Wang, Y., Du, M. & Liu, M. (2020). Effects of temperature and
humidity on the daily new cases and new deaths of COVID-19 in 166 countries. Sci. Total Environ., 729,
139051. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139051
9. Chin, A. W. H., Chu, J. T. S., Perera, M. R. A., Hui, K. P. Y., Yen, H.-L., Chan, M. C. W., Peiris, M. & Poon, L. L. M.
(2020). Stability of SARS-CoV-2 in different environmental conditions. medRxiv, 2020.03.15.20036673.
https://doi.org/10.1101/2020.03.15.20036673
10. Araújo, M. B. & Naimi, B. (2020). Spread of SARS-CoV-2 Coronavirus likely to be constrained by climate.
medRxiv, 2020.03.12.20034728. https://doi.org/10.1101/2020.03.12.20034728
11. Murray, K. A. Olivero, J., Roche, B., Tiedt, S. & Guégan, J.-F. (2018). Pathogeography: leveraging the
biogeography of human infectious diseases for global health management. Ecography, 41, No. 9, pp. 1411-
1427. https://doi.org/10.1111/ecog.03625
12. Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H., Fischer, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V. & Böhner,
J. (2015). System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geosci. Model Dev., 8, pp. 1991-
2007. https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015
13. Carlson, C. J. (2020). embarcadero: Species distribution modelling with Bayesian additive regression trees
in R. Methods Ecol. Evol., 11, No. 7, pp. 850-858. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13389
14. Kriticos, D. J., Webber, B. L., Leriche, A., Ota, N., Macadam, I., Bathols, J. & Scott, J. K. (2012). CliMond:
global high-resolution historical and future scenario climate surfaces for bioclimatic modelling. Methods
Ecol. Evol., 3, No. 1, pp. 53-64. https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2011.00134.x
15. Hammer, Ø., Harper, D. A. T. & Ryan, P. D. (2001). PAST: Paleontological statistics software package for
education and data analysis. Palaeontol. Electron., 4, No. 1, Art. 4, 9 pp.
Received 06.05.2021
S.V. Mezhzherin
I.I. Kozynenko
V.M. Tytar, https://orcid.org/0000-0002-0864-2548
I.I. Schmalhuasen Institute of Zoology of the NAS of Ukraine, Kyiv
E-mail: s.mezhzherin@gmail.com
BIOCLIMATIC FACTORS AND THE COURSE
OF THE COVID-19 PANDEMIC IN EUROPE:
THE PLACE OF UKRAINE
The dependence of the COVID-19 pandemic on 8 of the 35 analyzed bioclimatic factors has been proven in
Europe. Their combination objectively determines the spatial basis of the pandemic. The optimal conditions
for the development of the pandemic are determined by two key parameters: the minimum temperature of the
coldest week of the year in the interval from 6 to 10 °C and a constant level of seasonal humidity. The most suit-
able for the development of the pandemic are the territories of the Western Europe (indicators of fitness from
60 to 80 %). Central and Northern Europe are characterized by an average level of suitability (50-60 %).
The lowest level in the Eastern Europe is about 50 %. The territory of Ukraine belongs to the average suitable.
Therefore, given the low, as for most European countries, population density, any excessive manifestations of
the pandemic should be explained only by the low efficiency of medical and organizational measures nationwide.
Keywords: COVID-19, climate, ecological niche modeling, Europe, Ukraine.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180573 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1025-6415 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:12:26Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Межжерін, С.В. Козиненко, І.І. Титар, В.М. 2021-10-03T16:52:33Z 2021-10-03T16:52:33Z 2021 Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України / С.В. Межжерін, І.І. Козиненко, В.М. Титар // Доповіді Національної академії наук України. — 2021. — № 4. — С. 86-93. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. 1025-6415 DOI: doi.org/10.15407/dopovidi2021.04.086 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180573 616.998.7:578.834.1 Залежнісь перебігу пандемії COVID-19 від 8 з 35 проаналізованих біокліматичних факторів доведена в масштабах Європи. Їхня комбінація об’єктивно визначає просторовий базис розвитку пандемії. Оптимальні умови для розвитку пандемії визначаються двома ключовими параметрами: мінімальною температурою найхолоднішого тижня року в межах від 6 до 10 °С і сталим рівнем сезонної вологості. Найбільш придатними для розвитку пандемії є території країн Західної Европи (показники придатності від 60 до 80 %). Центральна і Північна Європа характеризуються середнім рівнем придатності (50—60 %). Найменший рівень в Східній Європі близько 50 %. Територія України належить до середньо придатних, а отже, з урахуванням незначної, як для більшості європейських країн, щільності населення, будь-які ексцесивні прояви пандемії мають бути пояснені лише низькою ефективністю медико-організаційних заходів у масштабі країни. The dependence of the COVID-19 pandemic on 8 of the 35 analyzed bioclimatic factors has been proven in Europe. Their combination objectively determines the spatial basis of the pandemic. The optimal conditions for the development of the pandemic are determined by two key parameters: the minimum temperature of the coldest week of the year in the interval from 6 to 10 °C and a constant level of seasonal humidity. The most suitable for the development of the pandemic are the territories of the Western Europe (indicators of fitness from 60 to 80 %). Central and Northern Europe are characterized by an average level of suitability (50-60 %). The lowest level in the Eastern Europe is about 50 %. The territory of Ukraine belongs to the average suitable. Therefore, given the low, as for most European countries, population density, any excessive manifestations of the pandemic should be explained only by the low efficiency of medical and organizational measures nationwide. uk Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Доповіді НАН України Біологія Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України Bioclimatic factors and the course of the COVID-19 pandemic in Europe: the place of Ukraine Article published earlier |
| spellingShingle | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України Межжерін, С.В. Козиненко, І.І. Титар, В.М. Біологія |
| title | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України |
| title_alt | Bioclimatic factors and the course of the COVID-19 pandemic in Europe: the place of Ukraine |
| title_full | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України |
| title_fullStr | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України |
| title_full_unstemmed | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України |
| title_short | Біокліматичні фактори і перебіг пандемії COVID-19 в Європі: місце України |
| title_sort | біокліматичні фактори і перебіг пандемії covid-19 в європі: місце україни |
| topic | Біологія |
| topic_facet | Біологія |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180573 |
| work_keys_str_mv | AT mežžerínsv bíoklímatičnífaktoriíperebígpandemíícovid19vêvropímísceukraíni AT kozinenkoíí bíoklímatičnífaktoriíperebígpandemíícovid19vêvropímísceukraíni AT titarvm bíoklímatičnífaktoriíperebígpandemíícovid19vêvropímísceukraíni AT mežžerínsv bioclimaticfactorsandthecourseofthecovid19pandemicineuropetheplaceofukraine AT kozinenkoíí bioclimaticfactorsandthecourseofthecovid19pandemicineuropetheplaceofukraine AT titarvm bioclimaticfactorsandthecourseofthecovid19pandemicineuropetheplaceofukraine |