УДК: 550.383:616-036.2
Розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 в залежності від магнітного поля Землі.
М.І.Орлюк, А.О. Роменець
Інститут геофізики ім. С. І. Субботіна НАН України, Київ
Надійшла 24 лютого 2022р
В статті на основі аналізу великого масиву цифрових даних для 95 країн світу викладено результати дослідження щодо можливого зв’язку розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 з магнітним полем Землі. За цього викладено практично фактичні дані, як для параметрів геомагнітного поля, так і щодо захворювання на коронавірус, що дозволяє, з нашого погляду, отримати достовірні результати їх інтерпретації, які зводяться до наступного:
- Встановлено залежність просторового розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 з величиною модульних значень індукції головного магнітного поля Землі ВIGRF. Максимальна кількість захворювань припадає на країни, які розташовані в регіонах із зниженими (25,0-30,0 мкТл) та підвищеними (48,0-55,0 нТл) величинами.
- Виявлено просторову залежність розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 від динаміки геомагнітного поля за останні 70 років, а саме максимальна кількість захворювань відноситься до областей з максимальними його змінами, як в сторону зменшення (до -6500 нТл), так і збільшення (до 2500 нТл).
- Зіставлення динаміки розповсюдження захворювань на SARS-CoV-2 з Кр – індексом збуреності геомагнітного поля показує практичну відсутність такого зв’язку, можна відмітити тільки на якісному рівні певну закономірність щодо приуроченості максимумів добового приросту захворювань до відносних мінімумів сучасної геомагнітної активності, що можливо зумовлено зростанням в цей період інтенсивності галактичного космічного випромінювання.
- Показано зв'язок динаміки процесу захворювання SARS-CoV-2 із сонячною активністю, а саме: початок пандемії припадає на суперпозицією мінімумів 11- (між 24 і 25) та 110 (120?) - річних циклів сонячної активності. При цьому зростання кількості захворювань добре корелює із зростанням сонячної активності 25 циклу. Схожим співвідношенням характеризувалася пандемія “Іспанки”, яка виникла близько 110 років тому у мінімумі між 14-15 циклами та протікала на фазі росту 15 циклу сонячної активності.
Ключові слова: магнітне поле Землі, пандемія, КОВІД-19, геомагнітна та сонячна активність, вірус.
Вступ. Згідно з численними дослідженнями геомагнітне поле є одним з головних екологічних факторів і має суттєвий вплив на живі організми, в загальному, і на життєдіяльність людини, зокрема [Павлович та ін., 1998; Орлюк, 2001; Куликов, Тимофєєва, 2011; Сердюк та ін. 2010; Серпов, 2007; Травкин, 1971, Холодов, 1975; Orlyuk, 2007, 2013; Connie et.al., 2019; Orlyuk, Romenets, 2020 і багато інших]. Напевне цей вплив реалізується через параметри постійної і змінної компонент геомагнітного поля, при яких певний індивід (популяція, екосистема) можуть існувати і розвиватися, а також граничних значень цих величин, при яких розвиток і існування їх є комфортним, чи не комфортним [Орлюк .., 2001]. За цього варто відмітити, що магнітне (електромагнітне) поле може впливати на органічний світ завдяки ряду його біотропних параметрів [Холодов, 1982]: інтенсивності, градієнту, вектору, форми імпульсу (коливання), експозиції та локалізації.
З огляду на той факт, що на поверхні Землі геомагнітне поле змінюється в дуже широких межах, в роботі [Орлюк, Роменець, 2005] запропонована величина "екологічної" норми постійного поля в межах 35-55 мкТл. У зв'язку з аналізом умов для роботи і проживання людей на теперішній час щодо квазіпостійного магнітного поля введені не тільки його граничні величини, а також максимальний час можливого перебування в таких полях [Standard ..., 2015].
В рамках міждисциплінарних досліджень у ряді робіт показано залежність від квазіпостійного геомагнітного поля низки біосферних процесів, а саме: розповсюдження захворювань на грип та гострі респіраторні захворювання на території України [Орлюк та ін., 2004, 2007, 2012; Фролов та ін., 2009], захворювання дітей кишковими інфекціями в районі Курської магнітної аномалії [Медведєва та ін., 2011], технологічні показники курчат-бройлерів [Засєкін та ін., 2013], урожайність озимої пшениці на території України [Орлюк та ін., 2012]; та низку інших явищ та процесів [Серпов, 2007; Куликов, Тимофєєва, 2011]. У зв’язку з вищенаведеним цікавим є аналіз захворювання людей на вірус SARS-CoV-2 для різних регіонів планети у залежності від просторово-часових змін геомагнітного поля. Зважаючи на планетарний характер розповсюдження коронавірусу автори цілеспрямовано не обмежилися аналізом окремих регіонів, чи країн, щоб отримати найбільш узагальнену характеристику взаємозв’язку конкретного, статистично добре зафіксованого “біосферного” процесу з одним із параметрів зовнішнього середовища - геомагнітним полем, який до цих пір не аналізувався в якості потенційного фактору впливу на просторовий розподіл та кількості захворювань.
Методика дослідження. Для характеристики просторово-часової структури геомагнітного поля були генеровані масиви даних і побудовані цифрові карти ВIGRF для всієї земної кулі з кроком 5 років для часового інтервалу 1950-2021 рр. та середньорічних значень з кроком 1 рік. Розрахунок ВIGRF був виконаний в режимі on-line з кроком 1°х1° по довготі і широті з використанням програмного забезпечення агентства NASA [DGRF-IGRF Geomagnetic Field Model 1590-2024, міжнародна модель IGRF-13]. З використанням цих цифрових масивів були розроблені карти модуля індукції ВIGRF на різні епохи, а також карти горизонтального градієнту та часових змін геомагнітного поля для наведених інтервалів. Отримані дані були використані для геомагнітної характеристики різних регіонів планети у вигляді величини модуля індукції ВIGRF, горизонтального градієнту dB/dφdƛ та часового градієнту dB/dt. Окремо для кожної країни цифрові дані щодо значень геомагнітного поля та його компонентів було отримано шляхом розрахунку їх середніх величин в межах їх контуру. Інформація щодо захворюваності людей на SARS-CoV-2 для країн, які розташовані у різних в геомагнітному відношенні умовах використана з офіційного сайту https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries, на якому оперативно подається повна інформація щодо протікання процесу захворювання, смертності і т. ін. для всіх країн світу. У нашому дослідженні було використано інформацію для 95 країн щодо загальної кількості хворих, та хворих, нормованих на 1 млн. жителів. За цього були відібрані домінантні країни, які знаходилися в різних стосовно геомагнітних параметрів умовах. Для кожної країни приведені усереднені дані щодо параметрів геомагнітного поля (для великих країн) або точкові – для невеликих за розмірами країн. З використанням зведених у таблицю числових даних стосовно країн, величини поля ВIGRF, його часового градієнту та загальної кількості хворих в їх межах ( нормованих на 1млн. населення) було виконано статистичний аналіз та розраховано кореляційні залежності захворювання громадян різних країн на SARS-CoV-2 у залежності від “геомагнітних умов”.
Просторово-часова структура індукції геомагнітного поля В. У даній роботі проаналізовано квазіпостійне головне магнітне поле Землі. Геомагнітне поле та його просторово-часові зміни можуть бути описані наступними параметрами: а) абсолютною величиною Вik у точці i, або усереднене для території певної країни (визначається координатами широти та довготи) на момент часу к (визначається в роках), яка для планети в цілому може бути замінена на величину нормальної складової Вik =Вik,IGRF; б) просторовими градієнтами поля за широтою та довготою dBik/dφ, dBik/dƛ; часовим градієнтом dBik/dt. Для аналізу геомагнітного поля та його просторово-часових градієнтів були проаналізовані дані за 71-річний період (1950-2021 рр.) стосовно внутрішнього поля ВIGRF.та геомагнітної збуреності (Кр-індексу) зумовленої зовнішніми чинниками. На рис.1 наведено величину нормальної компоненти геомагнітного поля на квітень 2021 р. (а), його горизонтальний градієнт dBik/dφ (б) , а також часові зміни за 71 рік 1950-2021 рр.(в) 
а
б
в
Рис.1. Нормальна компонента геомагнітного поля ВIGRF на квітень 2021р (а), його горизонтальний градієнт (б) і часові зміни за 70 років (1950-2020 рр.) (в), червоні точки - столиці країн.
Відповідно до розрахунків на поверхні планети максимальні значення головного магнітного поля Землі ВIGRF для 2021 р. характерні для негативного геомагнітного полюса (ВIGRF,2021 = 60400 нТл) (розташованого поблизу Північного географічного полюса Землі) і позитивного (ВIGRF,2021 = 66900 нТл) (розташованого поблизу Антарктичного узбережжя навпроти Австралії), а мінімальні - для близько екваторіальних областей Південної Атлантики (так звана Південно-Атлантична аномалія) (ВIGRF,2021 = 24500 нТл) (рис.1а). За період з 1950 по 2020 рр. середнє значення ВIGRF на поверхні планети зменшилася на 1800 нТл (з 47,6 мкТл до 45,8 мкТл) [Orlyuk, Romenets, 2020]. На тлі загального зменшення магнітного поля планети виділяються області з екстремальними величинами його зміни. Максимуми зменшення поля з 1950р по 2020 р. (- 5500 ÷ -7400 нТл) (-80 ÷ -100 нТл / рік) розташовуються поблизу Атлантичного узбережжя Центральної Америки (18°ПнШ; -65°ЗД), а також в районі протоки Дрейка (-65°ПдШ; -85°ЗД) і між Африкою і Антарктидою (-50°ПдШ; 10°СД). Максимуми збільшення поля (2100 ÷ 3500 нТл) (+ 40÷60 нТл / рік) характерні для Європи (60°ПнШ; 30°СД), Євразії і Індійського океану (30°ПдШ; 70°СД) (рис.1в). Така ж тенденція змін поля характерна і для часового інтервалу 2019-2022 рр. - періоду захворюваності на SARS-CoV-2. Але варто зауважити, що центри зменшення поля, залишаючись близькими за інтенсивністю змін (-75÷-100 нТл/рік) зміщуються у західному напрямку (рис1б,в), а центри збільшення (30÷90 нТл/рік) – практично залишилися на місці, або зросла інтенсивність більш східних фокусів.
Розглянемо в якості прикладу розрахунків параметри геомагнітного поля території США (територія знаходиться в межах 30-50°ПнШ і 80-125° ЗД). Модуль індукції поля ВIGRF знаходиться в межах В = 46,0÷56,0 мкТл, dBIGRF/dφ = 4,5нТл/км, зміна поля за 70 років складає -5000 нТл, часовий градієнт поля в середньому складає dBIGRF/dt= -75 нТл/рік, а за останніх 2 роки (2019-2021 рр.) сягає мінус -100 нТл/рік. В подальшому аналізі не будемо розглядати горизонтальний градієнт геомагнітного поля, оскільки опосередковано він відображається у величинах нормального геомагнітного поля BIGRF.
Зовнішнє магнітне поле Землі. Зовнішнє магнітне поле Землі, яке зумовлене сонячною активністю і охарактеризоване Кр – індексом, на протязі досліджуваного інтервалу змінювалося в незначних межах. Як можна бачити з рис.2 за 2 роки спостерігається незначний додатній лінійний тренд збуреності геомагнітного поля на 0,5 бала.
Злегка підвищена збуреність геомагнітного поля була притаманна кільком інтервалам: лютий – квітень 2020 (до 2-3 балів); серпень-листопад
Рис.2. Активність зовнішнього магнітного поля Землі – середньодобовий Кр – індекс. Жирною суцільною лінією зображено тренд збуреності зовнішнього геомагнітного поля.
2020 (3-4 бали); лютий-травень 2021 (3-4 бали) та у жовтні-листопаді (окремі піки до 4-5 балів).
Розповсюдження коронавірусу людини. У даному розділі викладена найбільш загальна інформація щодо SARS-CoV-2 за [Комісаренко, 2020], яка є найбільш інформативною публікацією як про вірус SARS-CoV-2, так і про пандемію COVID-19. Згідно з цією роботою на останньому історичному етапі розвитку планети Земля від Р.Х. було кілька пандемій різної природи, які призвели до катастрофічних наслідків через людське спустошення значних регіонів планети: “Юстиніанська” (чума, між 542-546рр), забрала біля 100 млн. життів; “Чорна смерть” (чума, між 1347-1350рр)- 50 млн.; “Іспанка” (грип, 1914-1919рр) – від 50 до 100 млн.чоловік. За цього трохи раніше в Китаї у 1894 році почалася пандемія чуми, яка поширилася потім до Індії (1896 рік) та до США (у 1899). За час цієї пандемії загинуло 15 млн.жителів, за цього в Індії до 1921 року – 12 млн.осіб [Комісаренко, 2020].
На теперішній час число коронавірусів, з відомих раніше близько 10 (серед яких відомі віруси птахів (1937), великої рогатої худоби, свиней, гризунів, кішок, собак та людини (1967)) зросло у кілька разів (наразі було відкрито нові коронавіруси людини, коней, китів, птахів та кажанів і ін.).
Епідемія SARS-CoV-2 виникла (як офіційно вважають) в китайському місті Ухань у листопаді 2019 р., вона значно перевершила за своїми масштабами всі попередні та змінила життя людей у всьому світі. Масштаби цього респіраторного захворювання вражають, пандемія охопила понад 180 країн світу, кількість хворих зростала від перших десятків мільйонів людей у 2020 р до перших сотень мільйонів – у 2021р (рис.3). Наразі виключно повна інформація щодо кількості та динаміки хворих та померлих від вірусу людей для країн світу публікується на сайті https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries, що позбавляє нас необхідності детального опису цього інфекційного процесу.
Як можна бачити з рисунку 3 спостерігається стрімке зростання кількості хворих від 121 хворого 18.01.2020 до 288 млн на 31.12.2021, та померлих - від 2 до 5451200, відповідно. Згідно з ними за 2021р кількість хворих зростає майже лінійно до 1 грудня, а далі спостерігається різке зростання до майже 400 млн. на 07.02.2022р, за цього тренд кількості померлих починає злегка виположуватися, починаючи з кінця вересня 2021р, сягаючи 5,543 млн. (див.рис.3а).
а
б
в
Рис. 3. Графік кількості захворювань на SARS-CoV-2 та смертельних випадків (а), відсоток смертності (б) і добовий приріст захворювань (в).
Загалом найбільша кількість захворювань у нормованому на 1 млн жителів на 14.04.2021р (від 34000 до 60000 на мільйон населення), характерна для країн Центральної та Північної Америки (США, Панама, Бразилія, Аргентина, Коста Ріка, Колумбія) та Європи (Грузія, Бельгія, Вірменія, Швейцарія, Хорватія, Ізраїль, Швеція, Іспанія, Австрія, Португалія, Франція, Великобританія, Італія). За цього є низка країн Південно-Східної Азії (Китай, Японія, Таїланд, Нова Зеландія, Південна Корея, Автралія, Афганістан, Пакистан) та Африки ( Чад, Нігер, Сомалі, Малі, Ангола, Зімбабве, Ефіопія, Замбія з незначною кількістю захворювань, від 70 до 2000 осіб на мільйон населення.
Більш детальну інформацію щодо динаміки процесу можна отримати шляхом розрахунку добового приросту захворювань. Згідно з розрахунком добовий приріст захворювань суттєво змінюється для досліджуваного часового інтервалу, зокрема спостерігаються його максимуми (з 01.11. 2020 по 01.02.2021, 01.04.2021 – 15.05.2021, з 01.08.2021-01.10.2021я та з 20.11 2021 і до 28.02.2022 (прогнозовано)), коли приріст складає 500000 – 800000 хворих на добу (хв./добу), та відносні мінімуми між максимумами, з приростом 350000 – 450000 хв./добу (див.рис.3в). Для останнього максимуму характерно збільшення добового приросту до 4000000 хв./добу. на кінець січня 2022р.
Отже, виходячи з наведеного вище спостерігається лавиноподібне збільшення кількості хворих та померлих на планеті, але варто відмітити суттєву просторово-часову нерівномірність щодо кількості захворювань та летальності в окремих регіонах та часових інтервалах. У просторовому відношенні, максимальна кількість захворювань характерна для країн Центральної та Північної Америки і Європи, а в часовому вимірі максимуми приблизно приурочені до осіннього сонцестояння (листопад-січень), весняного періоду (квітень - травень), а також – осіннього рівнодення (вересень – жовтень).
Зв'язок захворювань громадян на SARS-CoV-2 з магнітним полем Землі. У таблиці 1 наведено назви країн, кількість населення, величина поля ВIGRF, його часових змін та загальна кількість хворих ( і нормованих на 1млн.населення) на SARS-CoV-2 для різних часових інтервалів.
Для аналізу щодо зв’язку захворюваності громадян на вірус SARS-CoV-2 з просторовими особливостями геомагнітного поля було використано статистичні дані на різні періоди (25.04.2020р.; 12.04.2021 та 07.02.2022), як такі, що відображають певні стадії розповсюдження (до вакцинації і під час інтенсивної вакцинації) коронавірусу.
Таблиця 1. Числова характеристика геомагнітного поля та кількості хворих на SARS-CoV-2 для країн світу.
Країна | К-ть населення | BIGRF_2021 | BIGRF_1950 | BIGRF_2021-1950 | Хворі на 25.04.2020 | Хворі на 12.04.2021 | Хворі на 07.02.2022 | 25.04.2020 хворих/1 млн. | 12.04.2021 хворих/1млн. | 07.02.2022 хворих/1 млн. |
Австралія | 25972513 | 53987,82 | 54531,28 | -543,46 | 6695 | 28425 | 2750562 | 257,77 | 1094,43 | 105902,8058 |
Австрія | 9088513 | 48548,55 | 46478,97 | 2069,58 | 15148 | 360815 | 2084227 | 1666,72 | 39700,11 | 229325,4133 |
Азербайджан | 10285187 | 49937,57 | 48089,52 | 1848,05 | 1592 | 218700 | 703334 | 154,79 | 21263,59 | 68383,20003 |
Албанія | 2872775 | 46990,00 | 44772,73 | 2217,27 | 678 | 58316 | 264624 | 236,01 | 20299,54 | 92114,41899 |
Алжир | 45115385 | 40459,26 | 38908,85 | 1550,41 | 3127 | 99610 | 257976 | 69,31 | 2207,89 | 5718,138059 |
Ангола | 34497050 | 31058,65 | 33028,41 | -1969,76 | 25 | 17553 | 98364 | 0,72 | 508,83 | 2851,374248 |
Аргентина | 45858367 | 23895,77 | 28225,43 | -4329,66 | 3607 | 1625514 | 8589879 | 78,66 | 35446,40 | 187313,2334 |
Афганістан | 40327717 | 49824,84 | 48509,23 | 1315,61 | 1463 | 51526 | 166924 | 36,28 | 1277,68 | 4139,187944 |
Бангладеш | 167310650 | 47193,08 | 45882,74 | 1310,34 | 4998 | 513510 | 1870901 | 29,87 | 3069,20 | 11182,1991 |
Бельгія | 11670224 | 48899,25 | 46903,17 | 1996,08 | 45325 | 646496 | 3296038 | 3883,82 | 55397,05 | 282431,4255 |
Білорусь | 9444356 | 51194,04 | 49115,52 | 2078,52 | 9590 | 194284 | 78326 | 1015,42 | 20571,44 | 8293,418842 |
Болгарія | 6864843 | 48016,55 | 45927,27 | 2089,28 | 1234 | 202266 | 995436 | 179,76 | 29464,04 | 145004,9185 |
Болівія | 11927347 | 23017,80 | 26827,96 | -3810,16 | 807 | 160124 | 871749 | 67,66 | 13424,95 | 73088,25676 |
Боснія і Герцеговина | 3248202 | 47865,43 | 45738,51 | 2126,92 | 1421 | 110985 | 35693 | 437,47 | 34168,13 | 10988,54074 |
Ботсвана | 2427430 | 28626,49 | 33039,89 | -4413,4 | 22 | 14805 | 256041 | 9,06 | 6099,04 | 105478,2218 |
Бразилія | 214973669 | 24635,69 | 27904,48 | -3268,79 | 54043 | 7675973 | 26536597 | 251,39 | 35706,57 | 123441,1504 |
Великобританія | 68455848 | 49529,36 | 47773,6 | 1755,76 | 143464 | 2496235 | 17803325 | 2095,72 | 36464,89 | 260070,1842 |
Венесуела | 28307169 | 30787,75 | 37421,69 | -6633,94 | 318 | 113558 | 496283 | 11,23 | 4011,63 | 17532,06052 |
Вірменія | 2972094 | 49520,29 | 47677,41 | 1842,88 | 1677 | 159409 | 391588 | 564,25 | 53635,25 | 131754,9176 |
Габон | 2309555 | 32740,19 | 32265,76 | 474,43 | 172 | 9571 | 47247 | 74,47 | 4144,09 | 20457,18764 |
Гватемала | 18444714 | 37621,90 | 43305,23 | -5683,33 | 430 | 138012 | 711076 | 23,31 | 7482,47 | 38551,74984 |
Гондурас | 10156178 | 36962,75 | 42917,32 | -5954,57 | 591 | 121827 | 397548 | 58,19 | 11995,36 | 39143,46519 |
Греція | 10341682 | 46645,33 | 44556,65 | 2088,68 | 2490 | 138850 | 2047849 | 240,77 | 13426,25 | 198018,9489 |
Грузія | 3976929 | 50010,89 | 48052,12 | 1958,77 | 456 | 227420 | 1325838 | 114,66 | 57184,83 | 333382,3661 |
Данія | 5824798 | 50489,14 | 48382,84 | 2106,3 | 8210 | 164116 | 1947091 | 1409,49 | 28175,40 | 334276,1414 |
Домінікана | 11021701 | 37718,00 | 45518,95 | -7800,95 | 5749 | 170785 | 562613 | 521,61 | 15495,34 | 51045,93202 |
Еквадор | 18070918 | 28107,55 | 33134,15 | -5026,6 | 22719 | 212512 | 766398 | 1257,21 | 11759,89 | 42410,57372 |
Ефіопія | 119508124 | 35760,75 | 35527,07 | 233,68 | 117 | 124264 | 466539 | 0,98 | 1039,80 | 3903,826655 |
Єгипет | 105416079 | 42126,30 | 40315,9 | 1810,4 | 4092 | 138062 | 439651 | 38,82 | 1309,69 | 4170,625622 |
Ємен | 30874517 | 39159,67 | 38271,97 | 887,7 | 1 | 2099 | 11166 | 0,03 | 67,98 | 361,6574795 |
Замбія | 19205402 | 31120,06 | 33999 | -2878,94 | 84 | 20725 | 307317 | 4,37 | 1079,12 | 16001,59164 |
Зімбабве | 15208483 | 30075,97 | 33735,62 | -3659,65 | 29 | 13867 | 230402 | 1,91 | 911,79 | 15149,57146 |
Йорданія | 10364956 | 44914,57 | 43096,65 | 1817,92 | 441 | 294494 | 1330107 | 42,55 | 28412,47 | 128327,3175 |
Ізраіль | 9326000 | 44654,33 | 43021,34 | 1632,99 | 15148 | 423262 | 3196548 | 1624,28 | 45385,16 | 342756,5945 |
Індія | 1401680124 | 46127,01 | 45043,97 | 1083,04 | 24530 | 10266674 | 42272014 | 17,50 | 7324,55 | 30158,10332 |
Індонезія | 278144234 | 42237,32 | 41953,17 | 284,15 | 8607 | 743198 | 4542601 | 30,94 | 2671,99 | 16331,81797 |
Ірак | 41663189 | 46532,05 | 44784,15 | 1747,9 | 1708 | 595291 | 2253484 | 41,00 | 14288,18 | 54088,13041 |
Іран | 85710180 | 47621,79 | 46168,6 | 1453,19 | 88194 | 1225142 | 6619085 | 1028,98 | 14294,01 | 77226,35748 |
Ірландія | 5025898 | 49302,73 | 47800,32 | 1502,41 | 18184 | 91779 | 1205914 | 3618,06 | 18261,21 | 239940,0067 |
Іспанія | 46783720 | 44939,45 | 43693,83 | 1245,62 | 219764 | 1928265 | 10274653 | 4697,45 | 41216,58 | 219620,2653 |
Італія | 60319735 | 45502,00 | 43566,72 | 1935,28 | 192994 | 2107166 | 11621736 | 3199,52 | 34933,28 | 192668,8836 |
Казахстан | 19135477 | 55693,82 | 54043,34 | 1650,48 | 2525 | 201196 | 1270954 | 131,95 | 10514,29 | 66418,7258 |
Канада | 38270858 | 56861,52 | 58970,06 | -2108,54 | 43888 | 584409 | 3125330 | 1146,77 | 15270,34 | 81663,44219 |
Кенія | 55661920 | 33841,98 | 34678,1 | -836,12 | 336 | 96458 | 322151 | 6,04 | 1732,93 | 5787,637221 |
Киргизстан | 6696084 | 54760,91 | 53231,35 | 1529,56 | 665 | 81034 | 199519 | 99,31 | 12101,70 | 29796,37054 |
Китай | 1439323776 | 53232,22 | 52314,92 | 917,3 | 82816 | 95963 | 106419 | 57,54 | 66,67 | 73,93680406 |
Колумбія | 51749299 | 29981,71 | 36104,32 | -6122,61 | 4881 | 1642775 | 5966706 | 94,32 | 31744,87 | 115300,2285 |
Коста-Ріка | 5168437 | 33872,67 | 39845,35 | -5972,68 | 687 | 169321 | 721971 | 132,92 | 32760,58 | 139688,459 |
Лівія | 7020533 | 41127,57 | 39439,07 | 1688,5 | 61 | 100277 | 45295 | 8,69 | 14283,39 | 6451,789344 |
Мавританія | 4844679 | 35467,29 | 35343 | 124,29 | 7 | 14364 | 58458 | 1,44 | 2964,90 | 12066,43412 |
Мадагаскар | 28827009 | 34597,54 | 34818,49 | -220,95 | 122 | 17714 | 61434 | 4,23 | 614,49 | 2131,126403 |
Малайзія | 33028384 | 41253,26 | 40819,47 | 433,79 | 5742 | 113010 | 2914220 | 173,85 | 3421,60 | 88233,8052 |
Малі | 21181396 | 35099,14 | 34378,78 | 720,36 | 325 | 7090 | 30205 | 15,34 | 334,73 | 1426,015547 |
Марокко | 37609421 | 40961,62 | 40475,96 | 485,66 | 3758 | 439193 | 1147243 | 99,92 | 11677,74 | 30504,13884 |
Мексика | 131096820 | 42366,46 | 47266,32 | -4899,86 | 12872 | 1426094 | 5151525 | 98,19 | 10878,17 | 39295,57559 |
Мозамбік | 32652551 | 31286,66 | 34093,55 | -2806,89 | 65 | 18642 | 224339 | 1,99 | 570,92 | 6870,489231 |
Молдова | 4018979 | 49617,50 | 47521,83 | 2095,67 | 3110 | 144818 | 467271 | 773,83 | 36033,53 | 116266,0964 |
Монголія | 3362598 | 58839,67 | 58427,86 | 411,81 | 37 | 1220 | 449531 | 11,00 | 362,81 | 133685,6205 |
Намібія | 2614379 | 28320,30 | 32439,27 | -4118,97 | 16 | 23941 | 156371 | 6,12 | 9157,43 | 59811,90944 |
Непал | 29973581 | 49049,93 | 47705,17 | 1344,76 | 49 | 260593 | 967427 | 1,63 | 8694,09 | 32275,98998 |
Нігер | 25603825 | 36233,88 | 35135,03 | 1098,85 | 681 | 3323 | 8686 | 26,60 | 129,79 | 339,2461868 |
Нігерія | 214293255 | 33868,56 | 32931,73 | 936,83 | 1095 | 87607 | 253727 | 5,11 | 408,82 | 1184,017668 |
Німеччина | 84212064 | 49298,84 | 47169,75 | 2129,09 | 155054 | 1760520 | 11071070 | 1841,23 | 20905,79 | 131466,5557 |
Нова Зеландія | 5002100 | 56707,03 | 58753,95 | -2046,92 | 1461 | 2162 | 17988 | 292,08 | 432,22 | 3596,089642 |
Норвегія | 5488972 | 53834,20 | 51709,86 | 2124,34 | 7463 | 49567 | 89356 | 1359,64 | 9030,29 | 16279,1867 |
Оман | 5313880 | 42174,74 | 41307,7 | 867,04 | 1905 | 128867 | 354597 | 358,50 | 24251,02 | 66730,3364 |
Пакістан | 227740176 | 47955,77 | 46903,49 | 1052,28 | 11940 | 482178 | 1463111 | 52,43 | 2117,23 | 6424,474705 |
Панама | 4423239 | 33000,67 | 38759,77 | -5759,1 | 5338 | 246790 | 727413 | 1206,81 | 55793,96 | 164452,5652 |
ПАР | 60503129 | 27718,00 | 32288,03 | -4570,03 | 4220 | 1057161 | 3623962 | 69,75 | 17472,83 | 59897,10053 |
Парагвай | 7272489 | 22301,26 | 25255,78 | -2954,52 | 223 | 107932 | 607947 | 30,66 | 14841,14 | 83595,4513 |
Перу | 33705451 | 25268,08 | 29962,93 | -4694,85 | 21648 | 1015137 | 3363489 | 642,27 | 30117,89 | 99790,65404 |
Південна Корея | 51339700 | 50480,50 | 49794,75 | 685,75 | 10718 | 61769 | 1044963 | 208,77 | 1203,14 | 20353,89767 |
Польща | 37780363 | 50202,28 | 47984,23 | 2218,05 | 11067 | 1294878 | 5188184 | 292,93 | 34273,84 | 137324,8849 |
Португалія | 10149191 | 44386,00 | 43573,58 | 812,42 | 22797 | 413678 | 2915971 | 2246,19 | 40759,70 | 287310,6832 |
Румунія | 19032577 | 48939,52 | 46854,36 | 2085,16 | 10635 | 632263 | 2418779 | 558,78 | 33220,04 | 127086,2585 |
Саудовська Аравія | 35679734 | 42586,13 | 41139,33 | 1446,8 | 15102 | 362741 | 712644 | 423,27 | 10166,58 | 19973,35518 |
Сомалі | 16600677 | 35801,56 | 35775,45 | 26,11 | 328 | 4714 | 26067 | 19,76 | 283,96 | 1570,237166 |
Судан | 45483322 | 36844,23 | 36046,75 | 797,48 | 174 | 25500 | 58874 | 3,83 | 560,65 | 1294,408531 |
США | 334104170 | 52377,16 | 55998,46 | -3621,3 | 925758 | 20099090 | 78017402 | 2770,87 | 60158,15 | 233512,2067 |
Таїланд | 70079878 | 43454,09 | 42186,63 | 1267,46 | 2907 | 7163 | 2507471 | 41,48 | 102,21 | 35780,18501 |
Туніс | 12016182 | 43474,43 | 41665,88 | 1808,55 | 922 | 139140 | 944175 | 76,73 | 11579,39 | 78575,29122 |
Турція | 85788865 | 47827,74 | 45863,66 | 1964,08 | 104912 | 2208652 | 12238501 | 1222,91 | 25745,21 | 142658,3858 |
Угорщина | 9621147 | 48883,27 | 46682,34 | 2200,93 | 2443 | 322514 | 1650562 | 253,92 | 33521,37 | 171555,6368 |
Узбекистан | 34243909 | 52794,10 | 51150,03 | 1644,07 | 1836 | 77060 | 229628 | 53,62 | 2250,33 | 6705,659684 |
Україна | 43313820 | 50536,53 | 48428,87 | 2107,66 | 8125 | 1086997 | 4307437 | 187,58 | 25095,85 | 99447,17414 |
Уругвай | 3492968 | 22504,75 | 25445,93 | -2941,18 | 563 | 19119 | 726042 | 161,18 | 5473,57 | 207858,1882 |
Філіпіни | 111910688 | 40444,14 | 39738,51 | 705,63 | 7294 | 474064 | 3616387 | 65,18 | 4236,09 | 32314,9385 |
Франція | 65504333 | 47519,31 | 45771,91 | 1747,4 | 159828 | 2677666 | 20758371 | 2439,96 | 40877,69 | 316900,7308 |
Хорватія | 4064804 | 48027,50 | 45933,67 | 2093,83 | 2009 | 210837 | 98505 | 494,24 | 51868,92 | 24233,64079 |
Чад | 17177837 | 36392,50 | 35324,58 | 1067,92 | 40 | 2113 | 7155 | 2,33 | 123,01 | 416,525084 |
Чилі | 19378372 | 25675,62 | 30652,43 | -4976,81 | 12306 | 608973 | 2371833 | 635,04 | 31425,40 | 122395,8855 |
Швейцарія | 8755750 | 47883,40 | 45921,52 | 1961,88 | 28677 | 452296 | 2423270 | 3275,22 | 51657,03 | 276763,2699 |
Швеція | 10199889 | 51361,00 | 49181,47 | 2179,53 | 17567 | 437379 | 2287785 | 1722,27 | 42880,76 | 224295,0879 |
Японія | 125857649 | 48218,75 | 47648,83 | 569,92 | 12829 | 235811 | 3300589 | 101,93 | 1873,63 | 26224,77876 |
Результати досліджень. Насамперед, варто звернути увагу, що максимальна кількість захворювань припадає на райони з мінімальними та максимальними величинами геомагнітного поля планети Земля, що добре демонструється апроксимацією даних поліноміальною кривою 5 ступеню (рис.4). Такий розподіл свідчить про те, що кореляційну залежність варто розраховувати для країн, які розташовані в області, де поле менше, або більше 35000 нТл. З врахуванням цього на час 7.02.2022 р. коефіцієнт кореляції кількості громадян хворих на вірус SARS-CoV-2 з полем BIGRF складає r=0,67 для країн південної Америки та півдня Африки, які розташовані в областях з величиною поля 24,0-35,0 мкТл, та r=0,30 для країн Північної Америки, Євразії та півночі Африки та Австралії з полем 35,0-60,0 мкТл. Близька залежність характерна і для часових зрізів 25.04.2020 та 12.04.2021.
а
б
в
Рис.4. Залежність кількості хворих на 1 млн. жителів від величини поля ВIGRF (а), в областях з величиною поля 24,0-35,0 мкТл(б) і в областях з величиною поля 35,0-60,0 мкТл (в).
Варто відмітити, що в першому наближенні отримана закономірність досить добре узгоджується з пропозицією авторів [Орлюк, Роменець, 2006] стосовно норми гармонійного в екологічному плані геомагнітного поля в межах 45±10 мкТл, особливо стосовно нижньої її межі.
Більш складна картина спостерігається для зіставлення захворюваності людей на SARS-CoV-2 у зв’язку з часовою зміною геомагнітного поля за 71 рік, що досягають значних величин як в сторону зменшення, так і суттєвого збільшення (див.рис.1в, 5 та табл.1).
Рис.5. Зіставлення кількості хворих на SARS-CoV-2 (права шкала, червона суцільна лінія, пунктирна лінія – лінія тренду (поліноміальна апроксимація поліномом 5 ступеню)) зі зміною геомагнітного поля за 71 рік (ліва шкала у нанотеслах, синя суцільна лінія, пунктирна лінія – лінія тренду (поліноміальна апроксимація поліномом 5 ступеню)).
Як можна бачити з рис.5 підвищена кількість захворювань пов’язана як зі значними від’ємними так і додатними змінами геомагнітного поля, а для незначних змін в межах -2500÷1500 нТл характерна незначна кількість захворювань (10000÷15000 на 1 мільйон населення). За цього крива тренду кількості захворювань людей на SARS-CoV-2 може бути апроксимованою поліномом 5 ступеню (y = 0,0001x5 - 0,0353x4 + 3,832x3 - 151,71x2 + 1504,4x + 19640), а крива динаміки геомагнітного поля за 70 років рівнянням y = -2E-05x5 + 0,0047x4 - 0,4207x3 + 13,333x2 + 71,574x - 6803,3.
З рис.5 видно, що криві тренду геомагнітного поля та захворюваності на SARS-CoV-2 повністю підтверджують висновок щодо виявленого зв’язку.
Згідно з цим було прораховано кореляційні залежності кількості захворювань від часових змін геомагнітного поля для країн, що розташовані в області від’ємних та додатних величин. На рис.6 представлено графік кореляційної залежності з кількістю хворих для країн, розташованих в областях з від’ємними та додатними змінами поля.
Згідно з цим було прораховано кореляційні залежності кількості захворювань від величини змін геомагнітного поля для країн, що розташовані в області від’ємних та додатних його величин. На рис.6 представлено графік кореляційної залежності для країн, розташованих в областях з від’ємними та додатними змінами поля.
Рис.6. Кількість захворювань на SARS-CoV-2 у країнах світу в залежності від їх розташування у областях з від’ємними (а) та додатними (б) значеннями динаміки геомагнітного поля за 71 рік.
Згідно з розрахунками коефіцієнт кореляції кількості захворювань для випадку країн, що розташовані у зонах від’ємних значень динаміки геомагнітного поля (на 12.04.2021 р.) складає r = 0.4, а для областей з додатними величинами - r = 0.62, що свідчить про зв'язок між параметрами, що досліджуються.
В останній момент, практично вже після написання статті була опубліковано фундаментальна праця Інституту Якості та Оцінки Здоров’я (The Institute for Health Metrics and Evaluation) під керівництвом д-ра Хайдун Вана (Dr Haidong Wang) стосовно надлишкової смерті за час пандемії SARS-CoV-2 в якій зроблено висновок щодо збільшення кількості смертей приблизно у 3 рази більше відносно офіційної статистики (біля 18·2 млн для періоду 1.01.2020 – 31.12.2021рр) [COVID-19 Excess, 2022].
За цього найбільше перевищення рівня смертності спровокованих COVID-19 спостерігався на півдні США, Мексиці, країнах Латинській Америки (Бразилії, Перу), Південної Африки (Ботсвана, Намібія) та країн Східної і Центральної Європи. Порівняно низьким рівнем надлишкової смертності характеризуються країни Східної Азії та Азіатсько-Тихоокеанського регіону (Австралія, Сінгапур, Нова Зеландія та ін.). Принципово важливим є те, що регіони та країни з різними рівнями надлишкової смертності повністю узгоджуються з їх розташуванням стосовно величини геомагнітного поля BIGRF, та його динаміки, що підтверджує наведені вище кореляційні залежності для кількості захворювань на SARS-CoV-2.
Зіставлення динаміки розповсюдження захворювань на SARS-CoV-2 з Кр – індексом збуреності геомагнітного поля та сонячною активністю показує практичну відсутність такого зв’язку. Можна тільки відмітити, що намічається певний якісний зв'язок максимумів добового приросту захворювань з мінімумами магнітної активності (рис.7а). Також можна відмітити зростання кількості хворих зі зростанням сонячної активності (див. рис. 2а та 7б). Наразі можна зауважити, що зв'язок епідемій та пандемій з сонячною активністю широко дискутується, починаючи з праць Чижевського [Чижевский, 1930], зокрема відмічається співпадіння їх початку з екстремумами сонячної активності [Nasirpour et. al., 2021]. На противагу геомагнітному полю, яке діє “безпосередньо в точці розташування біоти”, для сонячної активності потрібно шукати певні механізми “опосередкованого” впливу.
Рис.7. Співставлення добового приросту захворюваності (права шкала) з геомагнітною активністю (Кр – індексом) (ліва шкала) (а) та сонячною активністю (б)
Отже можна стверджувати про наявність кореляційної залежності кількості захворювань у світі на вірус SARS-CoV-2 від внутрішнього магнітного поля Землі і його просторово-часових змін та незначний зв'язок від сучасних його збурень за рахунок зовнішніх джерел та сонячної активності. Але за цього варто зауважити, що відповідність на якісному рівні часових максимумів прояву захворювань на коронавірус з відносними мінімумами геомагнітної та сонячної активності може мати деякий прихований зв'язок, оскільки початок пандемії припадає на складний мінімум який можна вважати суперпозицією мінімумів 11- (між 24 і 25) та 110 (120?) - річним циклами сонячної активності, що було відмічено також в роботі Рагульская, 2021]. За цього чисто візуально видно, що зростання кількості захворювань добре корелює із зростанням сонячної активності 25 циклу (див.рис. та 7б). Зауважимо, що пандемія “Іспанки” також мала місце приблизно 100 років тому і на фазі зростання 15 циклу сонячної активності (рис.8).
Рис.8. Сонячна активність у числах Вольфа (W) за даними [2https://www.swpc.noaa.gov/products/solar-cycle-progression]. Чорна крива – місячні значення; фіолетова – осереднена за місячними значеннями; чорна та чорна з пунктиром – тренд зміни сонячної активності); червоні заштриховані ділянки – час виникнення та протікання пандемій: “Іспанки” (1914-1919) та SARS-CoV-2 (2019 – до тепер).
Щодо механізму взаємозв’язку захворювань на SARS-CoV-2 та геомагнітним полем. Виявлена кореляція захворювання на SARS-CoV-2 з абсолютними значеннями поля ВIGRF та його динамікою за 70 років дозволяє зробити припущення щодо впливу на цей процес як квазіпостійного геомагнітного поля, так і його зміни за останні десятиріччя. Безпосередньо запропонувати однозначний механізм такого зв’язку практично неможливо, оскільки це потребує цілеспрямованого вивчення саме цього вірусу, який тим більш зазнає мутацій і появи нових різновидів. Можна відмітити, що на теперішній час є надзвичайно велика кількість робіт, які свідчать про реакцію організму людини, окремих його органів та систем (включно з нервовою системою та мозком) на зовнішнє електромагнітне (магнітне) поле [Сердюк, 1977; Холодов, 1975, 1982; Любимов, 1997; Птицына и др., 1998], але за цього переважна кількість робіт присвячена дослідженням щодо його впливу у спектрі коливань 0,01÷100 Гц. Окремо можна виділити вплив статичного та змінного магнітних полів в певному діапазоні частот та інтенсивності на імунну систему людини, а саме на моноцити, макрофаги та Т-клітини [Hong Lei et.al., 2020]
Можна також послатися на ряд робіт, в яких висвітлено питання щодо можливої реакції організму людини на зовнішнє постійне та змінне магнітне поле. Зокрема в роботі [Kirschvink, Gould, 1985; Johnsen, Lohmann, 2008] з використанням власних досліджень та аналізу численних літературних джерел показано, що чутливість до магнітного поля (магніторецепція) характерна для бактерій, найпростіших, риб, птахів та різноманітних тварин. За цього магніторецепція біологічних об’єктів на геомагнітне поле відбувається за рахунок електромагнітної індукції, наявності феромагнітних частинок в різних органах і тканинах та біохімічних реакцій. В останній час експериментально виявлено сенсорну систему людини щодо впливу магнітного поля земної величини на альфа-коливання (8–13 Гц) мозку людини [Connie et.al., 2019]. Цікавим є той факт, що людина реагує на зовнішнє змінне магнітне поле тільки з врахуванням величини та напрямку постійного поля, в якому вона проживає. Якщо за цього врахувати фактор часу, який неможливо відтворити в експерименті, то ці дані можуть частково пояснити отриману нами просторово-часову закономірність розповсюдження короно вірусу стосовно геомагнітного поля. Тут необхідно враховувати, що магнітне поле може впливати не тільки безпосередньо на біологічні структури, а і на оточуючі їх компоненти, насамперед на воду та водні розчини [Классен, 1978; Засєкін та ін., 2013; Курников, Орлюк, 2011], тобто можна зробити припущення, щодо опосередкованого впливу на стан людини води, яка по різному “омагнічується” магнітним полем в різних регіонах планети. Стосовно певного зв’язку захворювань на SARS-CoV-2 з Кр – індексом, який відображає збурення зовнішнього геомагнітного поля, то віл може бути опосередкованим. Відомо, що під час сонячної, і відповідно, магнітної активності частково “блокується” галактичне космічне випромінювання, і навпаки, під час мінімуму їх інтенсивність зростає із зростанням мутагенної та регуляторної ролі для біосфери [Рагульская, 2021]. Звичайно те, що на процес розповсюдження коронавірусу впливають багато факторів зовнішнього середовища, насамперед температура і вологість [Бойченко та ін.., 2020] та соціальні умови [Комісаренко, 2020] немає сумніву. Але з врахуванням наведеного вище варто звернути увагу і на геомагнітне поле, як одного з вагомих чинників довкілля, що дає суттєві підстави для подальших досліджень спільно з біологами та медиками.
Висновки. В статті на основі аналізу великого масиву цифрових даних для 95 країн світу викладено результати дослідження щодо можливого зв’язку розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 з магнітним полем Землі. За цього викладено практично фактичні дані, як для параметрів геомагнітного поля, так і щодо захворювання на коронавірус, що дозволяє, з нашого погляду, отримати достовірні результати їх інтерпретації, які зводяться до наступного:
Встановлено залежність просторового розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 з величиною модульних значень індукції головного магнітного поля Землі ВIGRF. Максимальна кількість захворювань припадає на країни, які розташовані в регіонах із зниженими (25,0-30,0 мкТл) та підвищеними (48,0-55,0 нТл) величинами, з більшою кореляцією для першого випадку.
Виявлено просторову залежність розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 від динаміки геомагнітного поля за останні 70 років, а саме максимальна кількість захворювань відноситься до областей з максимальними його змінами, як в сторону зменшення (до -6500 нТл), так і збільшення (до 2500 нТл), із більш значною кореляцією для країн розташованих в областях зростання геомагнітного поля.
Зіставлення динаміки розповсюдження захворювань на SARS-CoV-2 з Кр – індексом збуреності геомагнітного поля показує практичну відсутність такого зв’язку, можна відмітити тільки на якісному рівні певну закономірність щодо приуроченості максимумів добового приросту захворювань до відносних мінімумів сучасної геомагнітної активності, що можливо зумовлено зростанням в цей період інтенсивності галактичного космічного випромінювання.
Показано зв'язок динаміки процесу захворювання SARS-CoV-2 із сонячною активністю, а саме: початок пандемії припадає на суперпозицією мінімумів 11- (між 24 і 25) та 110 (120?) - річних циклів сонячної активності. При цьому зростання кількості захворювань добре корелює із зростанням сонячної активності 25 циклу. Схожим співвідношенням характеризувалася пандемія “Іспанки”, яка виникла близько 110 років тому у мінімумі між 14-15 циклами та протікала на фазі росту 15 циклу сонячної активності.
Автори дослідження сподіваються, що наведені фактичні дані щодо стану та динаміки геомагнітного поля на час виникнення та розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 та отримані найбільш загальні закономірності стосовно їх взаємозв’язку для планети в цілому стануть підґрунтям для подальших досліджень в межах окремих регіонів і країн. Але звичайно, що головна проблема подальших досліджень полягає у пошуку механізмів виявленого зв’язку, тому викладені результати є підставою для подальших спільних досліджень з науковцями суміжних наукових галузей.
Література
Бойченко С.Г., Голубка О.С., Карамушка В.И., О влиянии условий окружающей среды на распространение вируса SARS-CoV-2 в Украине// Геофизический журнал № 5, Т. 42, 2020. DOI: https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v42i5.2020.215085
Засєкін Д.А., Орлюк Т.М., Орлюк М.І. Вивчення впливу геомагнітного поля та намагніченої води на технологічні показники курчат-бройлерів// Ветеринарна біотехнологія. — 2013. — вип.22,— С.170 -175.
Классен В. М. Омагничивание водных систем. М.: Химия, 1978. 240 с.
Комісаренко С.В. Світова коронавірусна криза. – К.: ЛАТ&K, 2020. – 120 с.
Копанев В. И., Ефименко Г. Д., Шакула А. В. О биологическом действии на организм гипомагнитной среды.— Изв. АН СССР. Сер. биол., 1979, № 3, с. 342—353.
Куликов В.Ю. Тимофеева Е.С. Оценка сочетанного влияния различных вариаций геомагнитного и радиационного полей на осмотическую резистентность эритроцитов человека в условиях in VITRO // Медицина и образование в Сибири. 2011. №4. С.12—20.
Курников Ю. А., Орлюк М. И. Магнито-минералогическая характеристика, классификация и использование природных магнитных песков//Геофизич. Журнал. — 2011. — т.33, № 1. — С. 39-53;
Любимов В.В. Биотропность естественных и искусственно созданных электромагнитных полей. (Аналитический обзор). Препринт №7 (1103) М.: ИЗМИРАН, 1997. - 60 c.
Медведева О.А., Калуцкий П.В., Беседин А. В., Медведева С.К., Калуцкий А.П. Эколого-эпидемиологический анализ заболеваемости детского населения кишечными инфекциями в регионах Курской области с различным уровнем геомагнитного поля // Научные ведомости. Серия Медицина. Фармация. 2011. №10 (105). С.5—11.
Орлюк М.И. Мельник П.П., Роменец А.А., Лищетович Л.И. О влиянии магнитного поля Земли на урожайность озимой пшеницы на территории Украины// Геофизич. Журнал. — 2012. — т.34, № 2. — С.72 -82.;
Орлюк М.И., Роменець А.А. Геомагнитное поле Украины: экологический аспект // Геолог Украины. 2003. №1. С.64—70.
Орлюк М.И., Фролов А.Ф., Задорожная В.И., Роменец А.А. Возмущенность магнитного поля Земли и некоторые аспекты инфекционных заболеваний// Геофизич. Журн., 2007—т.29.—№6. – с.148-156.;
Орлюк М.І. Геофізична екологія — основні задачі та шляхи їх розв’язку // Геофизич. журн. 2001. Т.23., №1. С.49—59.
Орлюк Т.М., Орлюк М.І. Про можливий зв'язок між захворюваністю ВРХ на лейкоз і природним магнітним полем Землі//Науковий вісник Львівського національного університету ім.С.З.Гжицького. Львів.—2012.—т.14. — №2(52).—ч.3. —С.128-132.
Павлович Н. В., Павлович С. А., Галлиулин Ю. И. Биомагнитные ритмы / Мн.: Университетское, 1991. — 136 с.
Птицына Н.Г., Виллорези Дж., Дорман Л.И., Юччи Н., Тясто М.И. Естественные и техногенные низкочастотные магнитные поля, как факторы, потенциально опасные для здоровья// УФН, 1998, Т.168, №7, С.767-791.
Рагульская М.В. Сovid-19: особенности пандемии в условиях глобального минимума солнечной активности // “Physics of Auroral Phenomena”, Proc. XLIV Annual Seminar, Apatity, 2021, pp. 195-198. DOI: 10.51981/2588-0039.2021.44.045.
Розов В., Пелевин Д., Левина С. Экспериментальное исследование явления ослабления статического геомагнитного поля в помещении // Электротехника и электромеханика (6). 2013. С. 72—76.
Сердюк А. М. Взаимодействие организма с электромагнитными полями как с фактором окружающей среды. Киев: Наук. думка, 1977, 228 с.
Сердюк А.М., Григор’єв П.Є., Акіменко В.Я., Протас С.В. Екологічна значущість геомагнітного поля та медично-біологічні передумови гігієнічної регламентації його ослаблення в умовах України// Довкілля і здоров’я. 2010. №3. С. 8 — 11.
Серпов В., Влияние природных магнитных полей на безопасность человека в областях геофизических аномалий Европейской части России // Автореферат диссертации доктора медицинских наук. 2007. Санкт-Петербург.
Холодов Ю. А. Реакции нервной системы на электромагнитные поля. М.: Наука, 1975. 208 с.
Холодов Ю. А., Мозг в электромагнитных полях. - М.: Наука, 1982. — 64 с.
Травкин М.П. Жизнь в магнитном поле / Белгород: Белгород. пед. ин-т,1971. — 192с.
Чижевский А.Л. Эпидемические катастрофы и периодическая деятельность Солнца.. М. — 1930. — 172 с.
Фролов А.Ф., Орлюк М.И., Задорожная В.И., Роменец А.А.. Эпидемический процесс гриппа и некоторые факторы биосферы физической природы// Доповіді НАН України .— 2009 — №1, С. 172 —176.
1https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries
2https://www.swpc.noaa.gov/products/solar-cycle-progression
Connie X. Wang, Isaac A. Hilburn, Daw-An Wu, Yuki Mizuhara,Christopher P. Cousté, Jacob N. H. Abrahams, Sam E. Bernstein, Ayumu Matani, Shinsuke Shimojo, and Joseph L. Kirschvink. Transduction of the Geomagnetic Field as Evidenced from alpha-Band Activity in the Human Brain// eNeuro March/April 2019, 6(2) e0483-18.2019 1–23 https://doi.org/10.1523/ENEURO.0483-18.2019
COVID-19 Excess Mortality Collaborators. Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020–21. The Lancet. 10 March 2022. doi: 10.1016/S0140-6736(21)02796-3.
DGRF/IGRF [Electronic Resource]. — Mode of access: URL: DGRF/IGRF Geomagnetic Field Model 1945–2024 and Related Parameters.htm/ — Title from the screen (https://ccmc.gsfc.nasa.gov/modelweb/models/igrf_vitmo.php).
Hong Lei, Yi Pan, Rongqian Wu and Yi Lv. Innate Immune Regulation Under Magnetic Fields With Possible Mechanisms and Therapeutic Applications. Review article// Front. Immunol., 22 October 2020 | https://doi.org/10.3389/fimmu.2020.582772
Kirschvink JL, Gould JL (1981) Biogenic magnetite as a basis for magnetic field detection in animals. Biosystems 13:181–201.
Orlyuk M., Romenets A., Orliuk I. Natural and technogenic components of megalopolis magnetic field. Геофиз. журн. 2016. 38, № 1. С.78—86.
Orlyuk M.I., Romenets A.A. Spatial-temporal change of the geomagnetic field: environmental aspect//Геофизич. Журнал. — 2020. — т.42, № 4. — С.18 -38. DOI: https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v42i4.2020.210670]
Nasirpour M.H., Sharifi А., Ahmadi М., Ghoushchi S. J. Revealing the relationship between solar activity and COVID-19 and forecasting of possible future viruses using multi-step autoregression (MSAR)// Environmental Science and Pollution Research (2021) 28:38074–38084 https://doi.org/10.1007/s11356-021-13249-2
Sönke Johnsen , Ken Lohmann . Magnetoreception in animals// Physics Today, 61 , 3, 29 (2008); https://doi.org/10.1063/1.2897947
Standard-2015 Randbedingungen: SBM-2015. Institut fur Baubiologie + Nachhaltinkeit. IBN. p.18 www.baubiologie.de.
Zhang X, Yarema K, Xu A. Biological Effects of Static Magnetic Fields. Springer Nature Singapore Pte Ltd. (2017). 223 p.
M.I. Orlyuk, A.O. Romenets
SARS-CoV-2 virus spreading in depending of the Earth’s magnetic field.
The paper presents the results of a study on the possible relationship between the spread of SARS-CoV-2 virus and the Earth's magnetic field based on an analysis of digital data for 95 countries. Article is based on the statistic data of geomagnetic field and coronavirus disease parameters, which allows, in our opinion, to obtain reliable results of their interpretation, which are as follows:
-The dependence of the spatial expansion of the SARS-CoV-2 virus on the value of modular values of the induction of the Earth's main magnetic field BIGRF is established. The maximum number of diseases occurs in countries located in regions with reduced (25.0-30.0 µT) and increased (48.0-55.0 µT) values.
-The SARS-CoV-2 virus expansion of the dynamics of the geomagnetic field over the past 70 years dependence is established. Maximum diseases number refers to areas with maximum changes, in the direction of decrease (up to -6500 nT) and increase 2500 nT).
-Comparison of SARS-CoV-2 disease expansion dynamics with Kp ‒ geomagnetic field perturbation index ‒ shows the practical absence of such connection. The ratio of the maximum daily growth of diseases to the minimums of external geomagnetic activity detected. This ratio may be due to the intensity of galactic cosmic radiation increase during this period.
-The connection between the SARS-CoV-2 disease process dynamics and solar activity is shown, namely: the beginning of a pandemic is due to the superposition of minima of 11‒ (between 24 and 25) and 110 (120?) solar activity annual cycles . The increase of diseases number correlates well with the increase of the 25th cycle solar activity. The Spanish pandemic was characterized by a similar ratio, which arose about 110 years ago between 14-15 cycles and took place during the 15th cycle of solar activity growth phase.
Key words: Earth's magnetic field, pandemic, KOVID-19, Geomagnetic and Solar activity, virus.