Új vektoriális betegségek megjelenésének lehetősége, és a már őshonos betegségek jelentőségének növekedése a klímaváltozás következtében. A XXI. század egészségügyi és hadászati biztonságát fenyegető hazardok

Az ízeltlábúak által terjesztett fertőző betegségek egyre emelkedő mértékben jelentenek majd veszélyt Európa mérsékelt övi lakosságának egészségi állapotára nézve. A klímaváltozás következtében meghosszabbodó vegetációs időszak, és az emelkedő átlaghőmérséklet a már jelen lévő betegség (Pl. Lyme), és számos, a lakosság számára új, meleg égövi betegség megtelepedését, vagy újra megjelenését okozhatja, mint amilyen például a leishmaniasis vagy a malária. A jövőben nem csak a civil lakosság egészségi állapotát, de a hadsereg személyi állományának egészségét és a hadműveletek biztonságát is veszélyeztethetik a vektoriális megbetegedések. _____ Emerging vectorial diseases threaten the population of the temperate areas of Europe. Due to climate change the increasing seasonal mean temperatures and the prolongation of the potential activity period of arthropod vectorial organisms will enhance the importance of the tick-borne diseases (eg. Lyme disease) and will facilitate the expansion of new or re-emerging vectorial diseases, such as leishmaniasis or malaria. These serious vectorial diseases can cause notable hazard not only for citizens but for the personnels and may endanger the safety of the operations, too.

The paradox of the binomial Ixodes ricinus activity and the observed unimodal Lyme borreliosis season in Hungary

The change of ambient temperature plays a key role in determining the run of the annual Lyme season. Our aim was to explain the apparent contradiction between the annual unimodal Lyme borreliosis incidence and the bimodal Ixodes ricinus tick activity run – both observed in Hungary – by distinguishing the temperaturedependent seasonal human and tick activity, the temperature-independent factors, and the multiplicative effect of human outdoor activity in summer holiday, using data from Hungary in the period of 1998–2012. This separation was verified by modeling the Lyme incidence based on the separated factors, and comparing the run of the observed and modeled incidence. We demonstrated the bimodality of tick season by using the originally unimodal Lyme incidence data. To model the outdoor human activity, the amount of camping guest nights was used, which showed an irregular run from mid-June to September. The human outdoor activity showed a similar exponential correlation with ambient temperature to that what the relative incidence did. It was proved that summer holiday has great influence on Lyme incidence.