Scientific Reports'ta 19 Ağustos 2026'da yayımlanan çalışma, Tayland'da sığırların nodüler ekzantemi olarak bilinen lumpy skin disease salgınlarını 2021–2024 dönemindeki iklim göstergeleriyle karşılaştırdı. Araştırmacılar 77 ilin 69'undan bildirilen kayıtları; yağış, bağıl nem, en düşük-en yüksek sıcaklık ve sıcaklık-nem indeksiyle birlikte analiz etti. İncelenen dönemde 290 besi/sığır çiftliği ile 15 süt işletmesinin etkilendiği bildirildi. Yağışlı dönemde bazı hastalık ölçütlerinin yükselmesi ve sıcaklık göstergeleriyle korelasyonlar saptanması, iklim verisinin risk gözetimine eklenebileceğini düşündürüyor. Ancak gözlemsel çalışma iklimin salgına tek başına neden olduğunu veya Tayland'daki eşiklerin başka ülkelere doğrudan taşınabileceğini kanıtlamıyor.
Kayıtlar 69 il ve dört yıllık dönemi kapsıyor
Araştırma ulusal ve bölgesel düzeydeki hastalık bildirimlerini iklim kayıtlarıyla eşleştirdi. Bölgesel ölüm oranlarının düşük kaldığı, besi sığırlarında en yüksek oranın kuzeydoğuda yüzde 0,13; süt sığırlarında kuzeyde yüzde 0,03 olduğu bildirildi. Bu oranlar kayıt sistemine giren sürüler ve tanımlar üzerinden hesaplandı; bildirilmeyen vakaları veya işletmeler arası gözetim farkını bütünüyle yakalamayabilir.
Süt ve besi işletmelerinin sürü yönetimi, barınak yapısı, aşılama, hayvan hareketi ve vektörle mücadele uygulamaları farklı olabilir. Yalnız bölgesel ortalamaya bakmak bu değişkenleri gizler. Araştırmanın geniş coğrafi kapsamı eğilimi görmek için değerli olsa da tek bir çiftlik için risk tahmini yapmak daha ayrıntılı yerel veri gerektirir.
Sıcaklık-nem indeksi bütün yıllarda ısı stresi düzeyindeydi
Çalışmada yıllık ortalama sıcaklık-nem indeksi 2021'de 79,06; 2022'de 79,13; 2023'te 79,82 ve 2024'te 80,43 olarak hesaplandı. Yazarlar tüm bölgelerde 78'in üzerindeki değerleri sığırlar için ısı stresi göstergesi olarak yorumladı. 2024'te ortalama en yüksek sıcaklık 33,70 derece, 2021'de ise 32,71 derece olarak raporlandı.
Isı stresi hayvanın bağışıklık, yem tüketimi ve davranışı üzerinde etkili olabilir; vektörlerin yaşam döngüsü de sıcaklık ve neme duyarlıdır. Buna rağmen sıcaklık-nem indeksi doğrudan hastalık tanısı değildir. Gölgeleme, hava hızı, gece serinlemesi, ırk, süt verimi, deri rengi ve suya erişim gibi unsurlar aynı indeks değerinde farklı biyolojik sonuçlar oluşturabilir.
Korelasyonlar besi ve süt işletmelerinde aynı değildi
Araştırmada besi sığırı morbiditesi bağıl nemle negatif, minimum ve maksimum sıcaklıkla pozitif korelasyon gösterdi; bildirilen katsayılar sırasıyla eksi 0,31, 0,38 ve 0,35'ti. Süt sığırı morbiditesi ile maksimum sıcaklık arasında 0,60 düzeyinde ve istatistiksel olarak anlamlı ilişki raporlandı. Yağışlı sezonda besi sığırı ölümleri ile süt sığırı morbidite ve saldırı oranları daha yüksek bulundu.
Korelasyonun yönü ve büyüklüğü nedensellik değildir. Vektör yoğunluğu, yağmur sonrası su birikimi, hayvanların kapalı alanda toplanması, aşılama zamanı, raporlama yoğunluğu ve hayvan hareketleri iklimle birlikte değişebilir. Etkili erken uyarı sistemi, iklim sinyalini entomolojik gözlem, klinik bildirim ve aşı kapsamıyla birlikte değerlendirmelidir.
Editoryal değerlendirme: iklim verisi tek başına alarm eşiği olamaz
Çalışma, hayvan sağlığı kayıtları ile rutin meteoroloji verisini aynı analizde birleştirmesi bakımından yararlı. Özellikle mevsimsel hazırlık takvimi oluşturmak için sıcaklık, yağış ve nem göstergeleri düşük maliyetli bir ön sinyal sağlayabilir. Fakat model bağımsız bir tahmin sistemi olarak doğrulanmış değil; eşiklerin duyarlılığı, yanlış alarm oranı ve farklı yıllarda kararlılığı sahada sınanmalıdır.
Türkiye açısından çıkarım, Tayland katsayılarını kopyalamak değil; ilçe düzeyinde veteriner bildirimleri, vektör gözlemi, aşı kapsamı, hayvan hareketi ve meteoroloji serilerini ortak zaman çizelgesinde izlemektir. Uyarı, klinik muayene veya laboratuvar doğrulamasının yerini tutmamalı. Çalışma Türkiye'de güncel bir salgın, yeni resmî kısıtlama ya da belirli bir aşı başarısı bildirmiyor.
Neden önemli?
İklim göstergelerinin hayvan hastalığı gözetimine eklenmesi, vektör mevsimi öncesi saha hazırlığını zamanlamaya yardım edebilir; fakat korelasyonun yanlış bir kesinlik üretmemesi gerekir.
Türkiye için ne ifade ediyor?
Türkiye için olası uygulama, yerel hastalık ve vektör verisini meteorolojiyle birleştirip geriye dönük doğrulama yapmaktır; Tayland'daki katsayılar doğrudan alarm eşiği olarak kullanılmamalıdır.
Birincil kaynaklar
Olgusal bilgiler aşağıdaki resmî veya doğrudan kurumsal kaynaklarla kontrol edildi.