<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>home_pets</genre>
   <genre>reference</genre>
   <author>
    <first-name>В.</first-name>
    <middle-name>Г.</middle-name>
    <last-name>Сикерин</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>В.</first-name>
    <middle-name>И.</middle-name>
    <last-name>Погорелов</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>Н.</first-name>
    <middle-name>Е.</middle-name>
    <last-name>Шалабот</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>В.</first-name>
    <middle-name>М.</middle-name>
    <last-name>Севодняев</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>С.</first-name>
    <middle-name>В.</middle-name>
    <last-name>Колчин</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>А.</first-name>
    <middle-name>С.</middle-name>
    <last-name>Семенов</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>В.</first-name>
    <middle-name>В.</middle-name>
    <last-name>Гурдин</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>В.</first-name>
    <middle-name>М.</middle-name>
    <last-name>Касимов</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>Н.</first-name>
    <middle-name>В.</middle-name>
    <last-name>Костицина</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>А.</first-name>
    <middle-name>Н.</middle-name>
    <last-name>Шарипов</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>А.</first-name>
    <middle-name>Ю.</middle-name>
    <last-name>Камалов</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>М.</first-name>
    <middle-name>Л.</middle-name>
    <last-name>Дычек</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>С.</first-name>
    <middle-name>В.</middle-name>
    <last-name>Бочкарев</last-name>
   </author>
   <book-title>Кинологическое обеспечение деятельности органов и войск МВД РФ</book-title>
   <annotation>
    <p>Данный учебник имеет своей целью обобщение достижений современной кинологии и обеспечение получения системных знаний в области служебной кинологии специалистами органов и войск МВД России. В учебнике рассматриваются теоретические и методологические основы служебной кинологии, подробно излагаются методики специальной подготовки собак, тщательно проработаны вопросы применения собак в оперативно-служебной деятельности органов и войск МВД России, а также детально раскрываются условия размещения, содержания и сбережения служебных собак.</p>
    <empty-line/>
    <p>Допущено Министерством внутренних дел Российской Федерации в качестве учебника для курсантов высших учебных заведений профессионального образования МВД России, а также для офицеров и младших специалистов Базовых центров служебного собаководства, учебных частей и подразделений, организующих обучение специалистов-кинологов и подготовку служебных собак.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Полная версия с иллюстрациями.</emphasis></p>
   </annotation>
   <date>1999</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <sequence name="Всё о собаках"/>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>TaKir</nickname>
   </author>
   <program-used>Fiction Book Designer, FB Editor v2.0</program-used>
   <date value="2009-11-10">10.11.2009</date>
   <src-url>http://epaper.ru.googlepages.com/home</src-url>
   <src-ocr> spellcheck, создание документа, иллюстрации — TaKir, 2009</src-ocr>
   <id>84C359-85BA-A943-8E8B-A040-FD12-168677</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>version 1.0 — spellcheck, создание документа, иллюстрации — TaKir, 2009</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Кинологическое обеспечение деятельности органов и войск МВД РФ. Учебник. Книга 1.</book-name>
   <publisher>РИА «Стиль-МГ»</publisher>
   <city>Пермь</city>
   <year>1999</year>
   <isbn>5-8131-0008-3</isbn>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="">Кинологическое обеспечение деятельности органов и войск МВД РФ. / Сикерин В. Г. и др. — Пермь: РИА «Стиль-МГ», 1999. — 232с.
ISBN 5-8131-0008-3
К 415
УДК 636.72
ББК 46.73
© Авторский коллектив, 1999
© Оформление. РИА «Стиль-МГ», 1999
Пермь 1999
МВД России. Кинологическая служба ГКВВ МВД России. — Пермь: «Стиль-МГ», 1999.</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>В. Г. Сикерин, В. И. Погорелов, Н. Е. Шалабот, В. М. Севодняев, С. В. Колчин, А. С. Семенов, В. В. Гурдин, В. М. Касимов, Н. В. Костицина, А. Н. Шарипов, А. Ю. Камалов, М. Л. Дычек, С. В. Бочкарев</p>
   <p>Кинологическое обеспечение деятельности органов и войск МВД РФ</p>
   <p>Учебник</p>
   <p>Книга 1</p>
  </title>
  <section>
   <subtitle>Министерство Внутренних Дел Российской Федерации</subtitle>
   <subtitle>Пермский военный институт ВВ МВД России</subtitle>
   <subtitle>Книга первая</subtitle>
   <p>Допущено Министерством внутренних дел Российской Федерации в качестве учебника для курсантов высших учебных заведений профессионального образования МВД России, а также для офицеров и младших специалистов Базовых центров служебного собаководства, учебных частей и подразделений, организующих обучение специалистов-кинологов и подготовку служебных собак.</p>
   <p>Данный учебник имеет своей целью обобщение достижений современной кинологии и обеспечение получения системных знаний в области служебной кинологии специалистами органов и войск МВД России. В учебнике рассматриваются теоретические и методологические основы служебной кинологии, подробно излагаются методики специальной подготовки собак, тщательно проработаны вопросы применения собак в оперативно-служебной деятельности органов и войск МВД России, а также детально раскрываются условия размещения, содержания и сбережения служебных собак.</p>
   <p>Учебник подготовлен под общей редакцией начальника ГУВД Пермской области генерал-лейтенанта внутренней службы, кандидата экономических наук Сикерина В. Г., авторским коллективом в составе: генерал-майора, доцента Погорелова В. И.; полковника, кандидата биологических наук, доцента Шалабота Н. Е.; полковника Севодняева В. М.; полковника милиции Колчина С. В.; кандидата сельскохозяйственных наук, доцента Семенова А. С.; доцента Гурдина В. В.; кандидата биологических наук, доцента Касимова В. М.; кандидата биологических наук Костициной Н. В.; полковника Шарипова А. Н.; подполковника Камалова А. Ю.; майора Дычека М. Л.; капитана Бочкарева С. В.</p>
   <p>Рецензенты: заведующий кафедрой биогеоценологии и охраны природы Пермского государственного университета, заслуженный эколог РФ, профессор, эксперт-кинолог первой категории Воронов Г. А.; начальник базового центра служебного собаководства Зотов В. Н.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ПРЕДИСЛОВИЕ К ИЗДАНИЮ</p>
   </title>
   <p>В настоящее время книжный рынок России заполнен разнообразной литературой о собаках. Однако при внимательном изучении содержания этих изданий обнаруживается их определенная схожесть и достаточно узкая направленность. Основное их предназначение — помочь собаководам-любителям в воспитании и обучении собственных собак. В то же время в системе МВД России насчитывается несколько тысяч кинологов со служебными собаками. На них возложены задачи по оказанию эффективной помощи следственным и оперативным подразделениям, военнослужащим внутренних войск в предотвращении, пресечении и раскрытии преступлений. Деятельность этой категории специалистов регламентируется законодательными актами Российской Федерации и по своей специфике значительно отличается от того, чем занимаются общественные кинологические организации. Однако многие другие аспекты оперативно-служебной деятельности кинологов правоохранительного ведомства до настоящего времени не нашли должного отражения в специальной литературе. Исходя из этого, авторский коллектив кинологического факультета Пермского военного института внутренних войск МВД России подготовил настоящий учебник. Он адресован, в первую очередь, специалистам-кинологам органов и войск МВД России. В учебнике приводятся научные, правовые и методологические сведения, раскрывающие теоретические и методологические основы воспитания и дрессировки служебных собак, их подготовку для боевого и служебного применения; тактические аспекты использования собак при охране общественного порядка и обеспечения общественной безопасности. Кроме того, в нем излагаются вопросы ветеринарного обслуживания животных в различных условиях обстановки. Данный материал обобщен и систематизирован таким образом, чтобы читатель смог получить ясное представление об особенностях работы со служебными собаками, начиная с их подбора и заканчивая правилами содержания и ухода за ними. Это, по нашему мнению, позволит кинологам расширить собственный научный и правовой потенциал, усовершенствовать специальные знания и, как результат, повысить эффективность применения собак в оперативно-служебной и служебно-боевой деятельности органов и войск МВД России.</p>
   <p>Авторский коллектив реально оценивает результаты своего труда и не претендует на то, что в учебнике дана исчерпывающая и бесспорная информация по всем вопросам.</p>
   <p>Мы просим читателя внимательно познакомиться с содержанием всех глав нашего учебника. Будем весьма признательны, если Вы, уважаемый читатель, выскажете свое мнение, замечания и пожелания.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>С уважением, авторский коллектив.</strong></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ВВЕДЕНИЕ</p>
   </title>
   <p>Союз человека и собаки, по утверждению ученых, берет свое начало в глубокой древности, предположительно его возраст достигает 14–16 тысяч лет. На протяжении всего периода совместного сосуществования люди стремились активно воздействовать на все стороны процесса жизнедеятельности собак. Так, в результате их селекционной деятельности выведено свыше 400 пород этих животных, причем значительная часть из них отнесена к категории служебных. Несомненно, что стремление человека проникнуть в природу собаки, познать ее суть явилось причиной рождения новой отрасли научных знаний — кинологии, которая определила <emphasis>предметом своего изучения закономерности, обусловливающие происхождение собак, разнообразие их пород и процесса породообразования, строение, физиологию и поведение животных; содержание, разведение, селекцию, кормление, болезни и лечение собак, а также их подготовку (воспитание, дрессировка, экспертиза и др.) для служебных, охотничьих и иных целей.</emphasis></p>
   <p>Говоря о причинах появления новой науки, важно отметить, что она возникла не на пустом месте. Несомненно, ее фундаментом следует считать колоссальный, практический опыт, накопленный человечеством в области собаководства, и интегрированные с ним достижения биологических и некоторых других наук. В связи с особенностями географического положения России длительное время в ней культивировалось в основном охотничье собаководство. Однако в середине прошлого столетия Российская пограничная стража впервые организует использование собак для охраны государственной границы, несколько позднее они появляются на службе в русской армии, а в начале XX века специально дрессированные собаки активно начинают применяться в деятельности российской полиции. Именно на первые 10–15 лет нового столетия приходится период бурного развития служебного собаководства в нашей стране. В 20–30 годы эта тенденция приобретает массовый характер. Десятки тысяч собак «служат» в Красной Армии, пограничных и внутренних войсках, их широко используют при охране важных государственных объектов, эффективно применяют в милиции. Вполне естественно, что специфика использования служебных собак в военном деле и борьбе с преступностью изначально предполагает их тщательный отбор. Такой подход определяется факторами служебно-боевой обстановки для действий, в которых используются служебные собаки. Поэтому на первом этапе перед учеными и практиками была поставлена задача обеспечить армию и правоохранительные органы полноценным поголовьем собак. В целях ее решения организуются и проводятся всесторонние исследования проблем племенной и селекционной деятельности в служебном собаководстве, изучается физиология животных, особенности их поведения и дрессировки.</p>
   <p>В дальнейшем границы этой работы постепенно расширяются, в сферу научного познания вовлекаются психика и поведение собак, их эволюция и функции, механизм генетической наследственности и многое другое, отчего зависит здоровье животных, их экстерьер, способность к обучению, адаптация в среде обитания, а также возможности применения собак в различных видах боевой и служебной деятельности.</p>
   <p>Таким образом, направленность и содержание проводимых исследований вышли далеко за пределы интересов служебного собаководства по той причине, что это отрасль животноводства и ее интересы ограничиваются проблемами разведения и выращивания собак служебных пород.</p>
   <p>Вышесказанное позволяет сделать вполне обоснованный вывод о том, что в структуре кинологии образовалась новая отрасль — служебная кинология.</p>
   <p>Предметом изучения служебной кинологии, как составной части общей кинологической науки, служат закономерности, обусловливающие происхождение собак служебных пород, их строение, физиологию и поведение, особенности содержания, разведения, селекцию, кормление, болезни и лечение собак, специфику их подготовки и применения в военном деле и борьбе с преступностью, а также правовое обеспечение кинологической деятельности.</p>
   <p>Сегодня в составе внутренних и пограничных войск, в структурах органов внутренних дел и уголовно-исполнительной системе насчитывается в общей сложности свыше десяти тысяч служебных собак. Кроме этого, в личном пользовании российских граждан находится несколько миллионов собак служебных пород, большинство из которых прошли курс специальной дрессировки и при определенных обстоятельствах могут быть использованы (используются) для выполнения функций защиты владельцев, их имущества и иных задач.</p>
   <p>В действующем ныне законодательстве, например, в Законе Российской Федерации «О милиции». Федеральном законе «О внутренних войсках МВД Российской Федерации» и других, служебные собаки отнесены к категории специальных средств и их применение строго регламентировано.</p>
   <p>В связи с этим важное значение приобретает правовое обеспечение кинологической деятельности, так как на ее результаты оказывают прямое и непосредственное влияние породные качества животных, их наследственность, организация племенной и селекционной работы, условия выращивания и воспитания, правильность кормления и содержания, своевременность оказания ветеринарной помощи животным, уровень и качество их подготовки, соблюдение правил их применения.</p>
   <p><emphasis>Исходя из этого, главной задачей служебной кинологии следует считать научное обеспечение деятельности кинологических подразделений и служб правоохранительных ведомств, физических и юридических лиц, являющихся владельцами собак служебных пород и использующих их в качестве специальных средств защиты либо нападения. </emphasis>Помимо этого, на служебную кинологию целесообразно возложить ряд дополнительных задач, а именно:</p>
   <p>• дальнейшее изучение объективных закономерностей развития теории служебной кинологии как базы для формирования специальных приемов и навыков у кинологов для правильной организации разведения, воспитания, дрессировки и применения служебных собак в качестве специальных средств;</p>
   <p>• разработку современной методики подготовки собак служебных пород к выполнению различных видов специальной деятельности;</p>
   <p>• разработку и совершенствование тактики использования служебных собак в составе войсковых нарядов и подразделений правоохранительных органов;</p>
   <p>• разработку правового обоснования подготовки и применения служебных собак в качестве специальных средств и иные задачи в соответствии с их предназначением.</p>
   <p>Служебная кинология, являясь частью кинологической науки, состоит, в свою очередь, из совокупности элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, они проникнуты внутренним единством и образуют ее систему. По нашему мнению, система служебной кинологии включает следующие структурные звенья:</p>
   <p>• теорию и методологию служебной кинологии;</p>
   <p>• организацию селекционной и племенной деятельности в служебном собаководстве;</p>
   <p>• теорию, технику, методику и практику дрессировки служебных собак;</p>
   <p>• тактико-специальную подготовку служебных собак;</p>
   <p>• тактику применения служебных собак в качестве специальных средств;</p>
   <p>• ветеринарное обеспечение кинологической деятельности;</p>
   <p>• организацию процесса подготовки специалистов-кинологов;</p>
   <p>• правовое обеспечение кинологической деятельности.</p>
   <p>Итак, принимая во внимание все обстоятельства, которые мы рассмотрели ранее, можно попытаться охарактеризовать служебную кинологию следующим образом.</p>
   <p><emphasis>Служебная кинология — это отрасль кинологической науки, исследующая происхождение собак служебных пород, их строение, физиологию и поведение; особенности содержания, разведения, селекцию, кормление, болезни собак и их лечение; специфику подготовки и применения в военном деле и борьбе с преступностью; организацию и осуществление процесса обучения специалистов-кинологов, а также правовое обеспечение этой деятельности.</emphasis></p>
   <subtitle>Структура служебной кинологии</subtitle>
   <p><strong>Служебная кинология — </strong>составная часть общей кинологии, учение о методологических основах деятельности специалистов-кинологов в области разведения, выращивания, содержания, сбережения, подготовки и применения служебных собак в качестве специальных средств, а также истории становления и развития служебного собаководства.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Предмет исследования</strong> служебной кинологии — изучение закономерностей и особенностей, обусловливающее происхождение собак служебных пород, их строение, физиологию и поведение, специфику подготовки и применения в военном деле и борьбе с преступностью, правовое обеспечение этих действий, а также условия содержания, разведения, селекцию, кормление, болезни и лечение собак.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Главная задача</strong> служебной кинологии — научное, методическое и правовое обеспечение деятельности кинологических подразделений, их специалистов, служб правоохранительных ведомств, физических и юридических лиц, являющихся владельцами служебных собак и использующих их в качестве специальных средств защиты либо нападения.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Принципы служебной кинологии</strong></p>
   <p>— принцип историзма;</p>
   <p>— принцип системности науки.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Законы развития служебной кинологии</strong></p>
   <p>— закон непрерывности накопления научных знаний:</p>
   <p>— закон интеграции и дифференциации научного знания;</p>
   <p>— закон связи и взаимного влияния науки и практики;</p>
   <p>— закон ускорения развития в условиях НТР.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Язык служебной кинологии</strong></p>
   <p>— понятия;</p>
   <p>— определения;</p>
   <p>— знаки и символы;</p>
   <p>— термины.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Методы научных исследований служебной кинологии</strong></p>
   <p>— общие (общенаучные);</p>
   <p>— специальные методы;</p>
   <p>— методы других наук.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Система служебной кинологии</strong> — совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, проникнутых внутренним единством и образующих общую структуру:</p>
   <p>• теория и методология служебной кинологии;</p>
   <p>• селекционная и племенная деятельность;</p>
   <p>• теория, техника, методика и практика дрессировки служебных собак;</p>
   <p>• тактико-специальная подготовка служебных собак;</p>
   <p>• техника применения служебных собак в качестве специальных средств;</p>
   <p>• ветеринарно-санитарное обеспечение кинологической деятельности;</p>
   <p>• организация и осуществление процесса подготовки кинологов;</p>
   <p>• управленческая деятельность в системе кинологических структур;</p>
   <p>• правовое обеспечение кинологической деятельности.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ЧАСТЬ I</p>
    <p>ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СЛУЖЕБНОЙ КИНОЛОГИИ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 1</p>
     <p>ПРОИСХОЖДЕНИЕ СОБАКИ</p>
     <p>(становление хищничества, эволюция предков, современная мировая фауна псовых, доместикация, социальное партнерство)</p>
    </title>
    <p>Традиционно большинство изданий о собаке начинаются с ее происхождения. Однако в этом не нужно видеть лишь дань традиции. Исторический подход — важнейшая сторона познавательной деятельности человека, ключ к пониманию сегодняшнего и прогнозированию завтрашнего дня. Один из величайших мыслителей в истории человечества Аристотель (384–322 гг. до н. э.) утверждал, что «только тогда можно понять сущность вещей, когда знаешь их происхождение и развитие».</p>
    <p>В связи с тем, что настоящее учебное пособие предназначено для профессиональных кинологов, происхождение собаки, знание о ее предках, представление о родстве со всеми живыми существами — важный инструмент для понимания настоящего и основа для того, чтобы заглянуть в будущее. Кроме того, представление о происхождении собаки — это важная составляющая мировоззрения не только кинолога, но и любого человека. Собака как первое одомашненное животное является и первым шагом на пути от доисторического человека к историческому, от собирателя-пользователя к производителю, от дикости и варварства к цивилизованности.</p>
    <p>Происхождение домашних животных, и тем более собаки, — весьма сложная научная проблема и прежде всего потому, что прямых документальных свидетельств человеческая предыстория не оставила. Поэтому процесс одомашнивания диких хищных предков собаки можно реконструировать, привлекая материалы из биологических и гуманитарных наук. Но и реконструированная картина происхождения собаки может быть лишь приближением к реальному процессу, носить вероятностный, предположительный, гипотетический характер, что и является причиной определенного разнообразия представлений и толкований о происхождении собаки. Однако гипотезы и дискуссии в науке, включая кинологию, неизбежны, и они свидетельствуют не о слабости науки, а о сложности проблем, которые она решает.</p>
    <p>Из всех домашних животных, составляющих ничтожно малую часть всего разнообразия животного царства, собака занимает совершенно особое место. Если остальные животные выполняют прежде всего «ресурсную» роль, то доместицированные представители отряда хищников — помощники, восполняющие в жизнедеятельности человека те функции, которыми его не наделила природа. Кроме того, ни одно животное не может претендовать на то место, которое собака занимает в жизни человека как социальный партнер. Главную роль в этом сыграло то, что собака в лице своих предков — хищник со сложной популяционной и социальной организацией, включающей семьи, группировки и стаи.</p>
    <p>Хищничество является способом добывания пищи и питания животных, при котором они ловят, умерщвляют и поедают других животных. Хищничество встречается среди всех крупных таксонов животных — от простейших до хордовых. В процессе развития животного мира хищничество способствует, как правило, значительному прогрессу, включающему хорошо развитую нервную систему, усложнение средств связи, передающих сложную и емкую информацию по оптическим, акустическим, химическим и другим каналам, позволяющим обнаружить и распознать добычу, а также необходимый арсенал средств для овладения, умерщвления, поедания и переваривания.</p>
    <p>Взаимодействие между хищником и их жертвами приводит к тому, что жертвы эволюционно совершенствуют способы защиты, а это, в свою очередь, требует совершенствования хищников, т. е. эволюция хищников и жертв происходит сопряженно. Для этого феномена в настоящее время используется специальный термин — коэволюция. Несмотря на кажущийся антагонизм, в процессе коэволюции складываются такие отношения, что хищник и жертва становятся друг другу просто необходимы. Эти отношения существуют столь же долго, сколь существует жизнь на Земле, и отставание в этой коэволюционной гонке равносильно гибели, а потому недопустимо ни для хищника, ни для жертвы. Результат этой гонки — высшие хищники современного периода, входящие в отряд Carnivora, а среди них семейство Canidae (псовые), имеющие прямое отношение к происхождению собаки. Проследим, как же в эволюции хордовых происходило формирование и совершенствование хищничества.</p>
    <p>Тип хордовых (Chordata) является высшим типом царства животных (Animalia), освоившим все среды обитания и достигшим наивысшей, среди живых существ, сложности строения и поведения. Достаточно сказать, что человек — представитель типа хордовых.</p>
    <p>Произошли хордовые в докембрийский период (0,5 млрд. лет назад). Хорда — опорный стержень, предотвращающий укорочение тела при сокращении продольных мышц стенки тела. Вся последующая эволюция хордовых направлена на совершенствование движения для добычи пищи. Предполагается, что важную роль в этом сыграл переход в новую среду обитания — из моря в пресные воды.</p>
    <p>Остатки позвоночных (Vertebrata) — самого высокоорганизованного подтипа хордовых, известны из отложений верхнего ордовика — нижнего силура (более 400 млн. лет). Необходимость преодоления течения в реках способствовала совершенствованию подвижности — формированию позвоночника, мышц, совершенствованию нервной и сенсорной систем.</p>
    <p>От примитивных позвоночных, еще в силуре, обособилась ветвь позвоночных — челюстноротых (Gnathostomata), у которых из жаберных дуг предков формируется орган активного захвата подвижной добычи — челюсти. Эта новация в девоне приводит к расцвету рыб. Начиная с рыб, каждый переход в новую среду обитания или переход на более прогрессивный уровень жизнедеятельности был связан с плотоядными формами. Так, в надотряде кистеперые (Crossopterygimorpha) все виды — активные хищники.</p>
    <p>От одной из пресноводных групп этих рыб еще в девоне обособились первые наземные позвоночные (Tetrapoda), получившие название Ichthyostegalia, способные какое-то время находиться вне воды. Первые амфибии были плотоядными, питались рыбой, подкарауливая ее на мелководье.</p>
    <p>Потомки амфибий стали полностью наземными позвоночными. В карбоне (около 300 млн. лет) произошло обособление отряда котилозавры (Cotylosauria), ставшего предковой группой для всего многообразия ископаемых и современных рептилий. В самом начале возникновения котилозавров от них обособилась ветвь, получившая название Theromorpha (зверообразные), но для превращения этих рептилий в теплокровных млекопитающих потребовалось около 150 млн. лет.</p>
    <p>Ранние терапсиды имеют дифференцированные зубы — длинные, колющего типа клыки, резцы, позволяющие «отрезать» куски мяса от добычи. Однако они не выдержали конкуренции с более прогрессивными рептилиями того времени и вымерли, оставив только мелкие формы.</p>
    <p>Наиболее продвинутые из них — цинодонты (Cynodontia) — также включали хищные формы, отличающиеся наиболее зверообразными признаками.</p>
    <p>Самые ранние млекопитающие известны из позднего триаса — ранней юры (около 200 млн. лет). Это мелкие формы, напоминающие современных землероек. Зубная система состоит из молочных зубов (резцы, клыки, премоляры), сменяющихся только один раз, и не сменяющихся моляров, у последних имеется два корня и особый, не встречавшийся у рептилий, характер окклюзии. На формирование класса млекопитающих (Mammalia) от возникновения до вытеснения динозавров и захват господства в биосфере потребовалось более 130 млн. лет.</p>
    <p>Становление млекопитающих требовало высокой остроты зрения, обоняния, слуха, осязания — это стимулировало развитие и органов чувств, и нервных структур. Кроме того, интенсивный метаболизм подразумевал высокую эффективность пищевого поведения.</p>
    <p>Мелкие размеры (до 20 грамм) вынуждали рождать настолько незрелых детенышей, что они были полностью зависимы от материнского молока, обогрева и защиты. Ранние млекопитающие разделились на две ветви. Первая — подкласс первозверей (Prototheria), которые сохранили характерную для рептилий откладку яиц. Их потомки из отряда однопроходных (Monotremata) представлены в настоящее время утконосом и ехиднами. Вторая ветвь — подкласс настоящие звери (Theria), приобрели способность к живорождению. По продолжительности беременности, связи плода с материнским организмом и сформированности детеныша при рождении предки этого подкласса еще в нижнем мелу разделились на два инфракласса — низшие звери (Metatheria) (включают современных сумчатых) и высшие звери, или плацентарные (Eutheria, sau Plancentalia). Последние заняли 65 млн. лет назад господствующее положение в биосфере, положив начало кайнозою.</p>
    <p>Стволовой группой предков всех эутерий являлись прототерии (Proteutheria). Это были мелкие плотоядные животные, напоминающие насекомоядных.</p>
    <p>Этот исходный тип, иррадируя в конце мела — начале палеоцена (70–65 млн. лет), дал различные группировки, специализирующиеся на всеядности, хищничестве, растительноядности.</p>
    <p>Формирование настоящих хищников происходило очень медленно. Лишь в самом верхнем мелу появились первые хищники, объединяемые в отряд архаичных древних хищников (Creodonta). Они имели ряд примитивных признаков: слаборазвитый мозг, длинную морду и короткие пятипалые конечности. Вели малоподвижный образ жизни, подкарауливая добычу. Как хищники имели крупные конические клыки и режущие коренные (плотоядные, хищнические) зубы. Однако из-за невыгодного положения последних — в конце зубного ряда, они не выдержали конкуренции с появившимися чуть позже современными хищниками (Carnivora), у которых плотоядные зубы — последний верхний премоляр и первый нижний моляр.</p>
    <p>К примитивным Carnivora относят два семейства — Viverravidae и миациды (Miacidae). Согласно ранее существующим представлениям радиация первых в последующем дала современных виверовых (Viverridae), кошачьих (Felidae), гие-новых (Hyaenidae), а миациды — остальные семейства, включая псовых (Canidae). Однако в настоящее время Viverravidae считаются тупиковой группой, а все современные хищники являются потомками Miacidae. Миациды характеризуются сто похождением, их пальцы широко расставлены, мозг невелик, слуховые проходы еще не окостенели.</p>
    <p>Семейство псовые представлено уже в раннем олигоцене (35 млн. лет) родом Hesperocyon — мелкие зверьки размером с фенека, с окостеневшим слуховым барабаном, что связано с совершенствованием слуха, узкой вторично вытянутой лицевой частью черепа, свидетельствующей о развитом обонянии, но конечности у них еще стопоходящие.</p>
    <p>Олигоцен, и особенно миоцен (около 25 млн. лет), — время пышного развития фауны растительноядных копытных, наиболее прогрессивные формы которых становятся хорошими бегунами. Их конечности вытянулись, кончики пальцев окружены мощным роговым копытом. Это и определило эволюцию псовых как преследователей жертвы. Хотя развитие приспособлений к быстрому бегу не достигает степени копытных, но наблюдается переход к пальцехождению, редукция количества пальцев, удлинение костей стопы и кисти, толстые, слабоизогнутые тупые когти. Так, у Cynodictis (начало миоцена) пятый палец передней конечности вследствие удлинения пясти не касался грунта. Таким образом, псовые формируются как отлично бегающие животные, добывающие большей частью живую добычу открытым преследованием.</p>
    <p>Из 67 родов семейства псовых природе пришлось отсеять 56, сохранив 11 современных. Приведем лишь некоторую часть из того, что послужило фундаментом формирования современных псовых: Daphoenus, Notocion, Mesocyon, Leptocyon, Tomarctus и др. Последние три рода оцениваются как исходные для формирования современных родов канид, a Tomarctis, в частности, — рода Canis (волки).</p>
    <p>В настоящее время большинство зоологов признает в семействе псовых 11 родов и 34 вида, хотя еще недавно выделялось до 15 родов и от 29 до 45 видов. Приведем краткую справку о мировой фауне псовых.</p>
    <p><strong>Род Alopex (песцы). Он</strong> представлен 1 видом — песец A. lagorus. Относительно короткие конечности, 42 зуба, сезонный диморфизм в окраске меха. Обитает в лесотундре и тундре циркум полярно. Основу питания составляют грызуны. Вне периода размножения ведут одиночный образ жизни.</p>
    <p><strong>Род Vulpes (лисицы).</strong> Он представлен 11 видами: обыкновенная лиса V.vulpes, корсак V.corsac, американская лиса V.macrotis, африканская лиса V.pallida, фенек V.zerda и др. Длинный хвост, уши длинные, особенно у фенека, заостренные. Зубов 42. Самый большой ареал, включающий Северную Америку, Африку, Евразию, у обыкновенной лисицы. Вне периода размножения держатся поодиночке.</p>
    <p><strong>Род Dusicyon (южноамериканские лисицы).</strong> Он представлен 7 видами. Напоминают обыкновенных лисиц. Обитают в Южной Америке в различных ландшафтах.</p>
    <p><strong>Род Urocyon (серые лисицы).</strong> Он включает 2 вида. Похожи на обыкновенную лисицу, хвост коротки и. Ареал на американском континенте включает часть Канады, США и до северной части Южной Америки. Единственный случай в семействе — лазают по деревьям.</p>
    <p><strong>Род Otocyon (большеухие лисицы).</strong> Он включает 1 вид. Большеухая лисица O.megalotis похожа на обыкновенную лисицу, но имеет очень большие уши и наибольшее среди наземных млекопитающих число зубов (до 50). Обитает в пустынных районах юга Африки.</p>
    <p><strong>Род Nyctereutes (енотовидные собаки).</strong> Он включает 1 вид. Енотовидная собака N.procyonoides. Короткие конечности, короткие уши. На морде рисунок в виде маски, по бокам головы волос удлинен и образует баки. Зубов 42, клыки укорочены. Естественный ареал — от юга Дальнего Востока до севера Вьетнама.</p>
    <p><strong>Род Chrysocyon (гривистые волки).</strong> Он включает 1 вид. Гривистый волк C.brachyurus. Самый длинноногий среди псовых, морда вытянута. Напоминает по телосложению борзую. Обитает в Южной Америке в пампасах.</p>
    <p><strong>Род Speothos (кустарниковые собаки).</strong> Он включает 1 вид. Кустарниковая собака S.venaticus. Грузное телосложение, удлиненное туловище, короткие конечности, зубов 38 — наименьший показатель среди канид. По внешнему виду напоминает коротконогую дворняжку (таксообразный облик). Обитает в лесах и саваннах Южной Америки. Хорошо плавает и даже ныряет при преследовании добычи.</p>
    <p><strong>Род Lycaon (гиеновые собаки).</strong> Он включает 1 вид. Гиеновая собака L.puctus внешне похожа на собаку. От последней отличается четырехпалыми конечностями и пятнистой окраской шерсти. Уши большие, овальные, как у гиены. Ареал охватывает значительную часть Африки к югу от Сахары. Основной добычей являются крупные копытные. Ведет стайный образ жизни (от 10 до 60 особей), в период размножения стая распадается.</p>
    <p><strong>Род Cuon (красные волки).</strong> Он включает 1 вид. Красный волк Cuon alpinus. Во внешнем облике сочетает черты волка, лисы и шакала. От других псовых отличается количеством зубов — 40. Распространен в юго-восточной части Азии, включая Приморье, Среднюю Азию. Питается преимущественно крупными копытными животными, на которых охотится стаями, вне периода размножения мигрирует на большие расстояния.</p>
    <p><strong>Poд Canis (волки).</strong> Он включает 7 видов. Волк С. lupus, шакал C.aureus, койот или луговой волк C.latrans, рыжий волк C.rufus (многие зоологи считают его подвидом C.lupus), эфиопский шакал C.simensis, чепрачный шакал C.mesomelas, полосатый шакал C.adustus. Для рода Canis характерны умеренно вытянутое тело, относительно длинные конечности, пушистый, не достающий до земли в опущенном состоянии хвост; относительно широкая, короткая клиновидная морда; стоячие, средней длины заостренные уши, зубов 42, хорошо развиты плотоядные зубы.<strong> Этот род занимает не только центральное положение в семействе, но и имеет прямое отношение к происхождению домашней собаки.</strong></p>
    <p>Волк, несомненно, уникальный феномен и рода, и семейства. По площади ареала среди наземных млекопитающих он уступает лишь человеку и серой крысе, экологически чрезвычайно пластичный вид, способный успешно существовать от Заполярья до тропиков, осваивает любые ландшафты, где есть крупные копытные животные. На территории бывшего СССР за период его существования, несмотря на уничтожение около 1,5 млн. волков (при усредненной численности около 150 тысяч, что соответствует его 10-кратному уничтожению), волков не стало меньше. В этом случае не столько экологическая, сколько этологическая (поведенческая) пластичность позволила волку выжить в условиях современных технологий его уничтожения как хозяйственно вредного животного.</p>
    <p>Для волка типичен оседлый, семейный образ жизни, он моногам, пара может существовать до конца жизни. Семьи часто объединяются в стаи (особенно при скоплении копытных) с зарегистрированной рекордной численностью 42 волка. Только при семейном и стайном образе жизни возможна загонная охота на крупных копытных животных с распределением ролей и функций среди участников. А это, в свою очередь, является мощнейшим стимулом формирования сложных социальных отношений высокоразвитой коммуникации, формирования интеллектуальных и когнитивных способностей. Достаточно подчеркнуть, что определяющим фактором в формировании человека и его социальной организации стал переход к охоте на крупных животных и, как указывают специалисты по антропосоциогенезу, невозможно реконструировать эволюцию семейства гоминид, не привлекая материалов по хищникам на крупных животных, т. к. переход к хищничеству потребовал развития у гоминид черт, до того присущих только хищникам.</p>
    <p>Одна из характерных особенностей волка — высокий уровень генетической пластичности и полиморфизма. Достаточно сказать, что по оценкам изучающих волка зоологов, видовая таксономическая структура включает от 16 до 32 подвидов. Об этом же говорит успешное противостояние популяций волков мощнейшему давлению человека, которое равносильно отбору по поведению. Наряду с другими, перечисленные особенности представляют достаточные основания рассматривать волка в качестве предка домашней собаки.</p>
    <p>Однако, кроме волка, в качестве предка рассматривается и шакал, по внешнему виду похожий на мелкого волка с более вытянутым туловищем и более коротким хвостом. Ареал этого хищника существенно меньше, чем у волка, и он сильно смещен в южном направлении, охватывая площадь от Центральной Африки через Средний Восток, Юго-Восточную Европу, Среднюю Азию, вплоть до Индостана. Нередко живет вблизи населенных пунктов и даже известны случаи поселения под жилым домом. Всеяден, сборщик, не гнушается падали. Моногам, как и волк, но вне периода размножения ведет преимущественно одиночный образ жизни и в основном кочевой в поисках добычи. Шакалы отличаются смелостью, сообразительностью, часто тяготеют к человеку и поэтому отличаются дерзостью и нахальством. У шакала не только щенки, но и взрослые особи хорошо приручаются. Это, кроме прочих, одна из причин того, что некоторые исследователи, среди которых Ч. Дарвин, К. Лоренц и др., считают его одним из предков домашней собаки. И все же у шакала слишком ограничен ареал и низка экологическая пластичность. Это теплолюбивый хищник, не выносящий глубоких снегов, в условиях которых звери становятся беспомощными и гибнут от истощения и холода. Данные археологии показывают, что наиболее ранние находки одомашненных канид далеки от ареала шакала.</p>
    <p>Представитель североамериканской фауны — койот также рассматривается как возможный предок собаки. По внешнему виду и образу жизни занимает промежуточное место между волком и шакалом. Охотится как в одиночку, так и стаями, иногда на копытных. Терпим к человеку. Умное, хитрое животное, которое, несмотря на преследование, сохранилось по всему ареалу.</p>
    <p>Рыжий волк, обитающий в Северной Америке, как уже было сказано, некоторыми зоологами рассматривается как подвид С. lupus, другими — как гибрид волка и койота. Внешне он действительно занимает промежуточное значение между волком и койотом. Полосатый, чепрачный и эфиопский шакалы — обитатели Африки. Первые — обитатели саванн, а эфиопский шакал встречается в горах до уровня 3000 метров. Этих представителей рода в настоящее время перестали рассматривать как претендентов на роль предков собак.</p>
    <p>Рассмотрев эволюцию хищничества, уточним положение домашней собаки в системе животных в соответствии с зоологической классификацией.</p>
    <p>Царство Животные — Animalia.</p>
    <p>Тип Хордовые — Chordata.</p>
    <p>Подтип Позвоночные или Черепные — Vertebrata seu Craniota.</p>
    <p>Надкласс Четвероногие — Tetrapoda.</p>
    <p>Класс Млекопитающие — Mammalia.</p>
    <p>Подкласс Звери — Theria.</p>
    <p>Инфракласс Высшие звери или Плацентарные — Eutheria seu Placentalia.</p>
    <p>Отряд Хищные — Carnivora.</p>
    <p>Семейство Псовые (Собачьи, Волчьи) — Canidae.</p>
    <p>Род Волки (Собаки) — Canis.</p>
    <p>Вид Собака домашняя — Canis familiaris.</p>
    <p>Вопрос о Предке собаки — один из наиболее острых и давно волнующих человека. Чем глубже мы уходим в историю развития этой проблемы, тем оказывается шире круг предков у собаки, включавших гиен, лисиц, шакалов, волков и других. Аристотель, классифицируя собак Греции, допускал в качестве предка собаки даже тигра. В дальнейшем этот круг значительно сузился, и в конце концов сформировались два течения, одно из которых предусматривало полифилитическое происхождение собаки, т. е. от нескольких диких предков, а другое основывалось на представлении о монофилитическом происхождении собаки, т. е. от одного дикого предка.</p>
    <p>Сторонники полифилии собак исходят прежде всего из огромного разнообразия пород собак, которое не может быть выведено из одного предка. Это разнообразие пород ввело в заблуждение даже основателя эволюционной теории Ч. Дарвина. Он писал, что времени для искусственного отбора недостаточно (признавая, что этот довод в свете достижений науки его времени не самый убедительный), но главное в его заключении о смешанной крови в породах домашних собак — сходство их строения и особенностей поведения с широко представленными по всему свету представителями семейства псовых. Вместе с тем, Дарвин категорически возражал против существующих утверждений некоторых авторов, что каждая из главных пород должна иметь отдельного дикого предка, т. к. здесь не учитывается изменчивость и уродливость признаков некоторых пород, а также то, что в силу их неестественности они не могли бы существовать в диком состоянии. В той или иной мере полифилии придерживаются и некоторые современные авторы. Так, длительное время «шакальей линии» среди пород собак придерживался К. Лоренц. В некоторых кинологических изданиях популярного характера указывается, что у борзых и гончих предком является гривистый волк. Но это в принципе исключено, т. к. у последнего меньшее количество хромосом, что является генетическим препятствием к образованию плодовитого потомства, и ареал лежит вне возможных центров происхождения борзых.</p>
    <p>Из представителей семейства псовых наиболее близки к домашней собаке волк, шакал и койот. Они все имеют одинаковый набор хромосом — 78, при спаривании дают плодовитое потомство, имеют немало общего в строении и поведении (укажем для сравнения других псовых: гривастый волк — 76, кустарниковая собака — 74, лиса — 36–38, корсак — 40, фенек — 64, енотовидная собака — 46, гиеновая собака — 78). При этом, волк и койот образуют гибриды с собакой при соответствующем стечении обстоятельств в естественных условиях. Шакал, по данным современных авторов, — только в искусственных условиях после его приучения к совместной жизни с собакой, для чего шакалят выращивают под ощенившейся собакой.</p>
    <p>Некоторым оживлением представлений об участии койота в происхождении собаки было обнаружение большей близости иммунологических свойств крови собаки к койоту, чем к волку А поскольку в плейстоцене койот обитал там же, где и волк, то это давало основание не исключать участие койота в формировании собаки на начальном этапе.</p>
    <p>И все же большинство исследователей придерживаются монофилитической точки зрения. Так, один из крупных авторитетов (после Дарвина), ученый-эволюционист Э. Майер крайне скептически относился к полифилитическим взглядам на происхождение собаки. Он пишет, что нет необходимости привлекать гибридизацию для объяснения признаков, неизвестных для прямого прародителя, но имеющихся у представителей других видов и родов. Эта способность к проявлению гомологичных черт, подчеркивает Э. Майер, была описана на дрозофиле и растениях и получила выражение в сформулированном Н. И. Вавиловым законе гомологических родов наследственной изменчивости.</p>
    <p>Наибольшим признанием среди сторонников монофилии пользуются представления о волке, как о предке собаки. Кроме приведенных выше аргументов, при кратком описании волка укажем на следующие. Американский исследователь, специалист по псовым Д. Скотт, в своих наблюдениях установил, что из 90 характерных черт поведения собаки (поднятие лапы при уринации, кружение, перед тем как улечься, оскал зубов без размыкания челюстей в состоянии сдержанной угрозы, движения углов рта, ушей, хвоста и др.) около 70 наблюдаются у волка. У шакалов таких совпадений значительно меньше. Весьма существенно различается звуковая коммуникация. В отличие от собаки и волка, в репертуар шакала не входит лай и визг, а характер воя и рычания имеет мало общего с волчьим и собачьим. Последнее привело К. Лоренца к пересмотру взглядов о роли шакалов в происхождении собаки.</p>
    <p>В начале века немецкий знаток собак Т. Штудер филогенетически выводил домашнюю собаку от вымершей дикой собаки C.ferus. Также от гипотетической дикой собаки производил домашнюю собаку Э. Дар. Весьма интересную идею в поддержку гипотезы о дикой собаке продолжила Е. А. Мычко. Она вполне справедливо считает, что одомашнивание путем приручения щенков диких псовых должно было бы происходить постоянно с участием всех охотников племени, т. к. несколько прирученных волков (или шакалов) не смогли бы создать достаточно крупную группу, особенно, если учесть, что при бескормице хозяева могли их съедать. Наиболее реально процесс домести каци и мог бы протекать в результате использования и людьми, и дикими собаками общего укрытия — пещеры. Возможно человек и вел борьбу за владение пещерой, но вероятность истребления целой стаи собак — некрупных, вертких зверей, невелика и наиболее реальный исход — приспособление друг к другу и совместное использование пещеры. А отсюда, как видит автор, небольшая дистанция к совместной охоте. Кроме того, Е. Н. Мычко уместно замечает, что эволюционный процесс доместикации, т. е. переход в новое качество, затрагивает весь вид и осуществляется на уровне популяции, а процесс приручения действует на одну особь и действует в пределах ее онтогенеза.</p>
    <p>Сторонники исключительно волчьего происхождения собаки, основываясь на генетических, иммунологических, этологических, зоогеографических и археологических данных, считают, что современный волк и собака — это плоды эволюции общего плейстоценового предка, стратегия отбора которых осуществлялась в разных направлениях. Для собак отбор действовал на формирование совершенствования социального взаимодействия с человеком, а современного волка, несмотря на растущее давление со стороны человека и изменения природной среды, отбор сформировал как вид, способный сохранять дикий образ жизни. Предполагается, что это было возможно в силу того, что волк социально высокоорганизованный вид, способный к развитию многообразия нервно-психических свойств, необходимых и полезных для разделения обязанностей в интегрированной сотрудничеством стае. Поэтому в волчьей стае одинаково полезны и робкие особи, мгновенно и безошибочно реагирующие на опасность, и смелые, решительные, не бегущие при первой тревоге, старающиеся определить действительную опасность происходящего для всей стаи. Понятно, что только та часть особей волчьих популяций, которая обладала наименьшей тревожной готовностью к бегству, недоверчивостью, пугливостью, робостью, чувствительностью к страхам и обладала меньшей антропофобией (человекобоязнью) и большей терпимостью к близкому присутствию человека, или, как это принято в последнее время называть, лояльностью к человеку, была способна к вступлению с ним в социальные контакты.</p>
    <p>Таким образом, в плане популяционно-этологического подхода к решению проблемы происхождения собаки лирические описания первых шагов в доместикации, данные К. Лоренцем и другими авторами, где в силу случайных обстоятельств человек вступил в контакт с предполагаемым хищным предком собаки, воспроизводимые в некоторых кинологических руководствах (принесенные на стоянку с охоты волчата, природные коллизии типа вулканического извержения, вынудившие столкнуться и сотрудничать люде и и волков, случайное озарение одного из членов племени охотников-мигрантов по подкормке диких хищников и др.), представляются неплохим, но малопродуктивным художественным повествованием.</p>
    <p>Контакт человека и дикого предка собаки начался задолго до того, как между ними возникли социальные отношения, фиксируемые археологией, палеоискусством, другими методами познания человеческой истории. Особое внимание, как указывалось выше, хищникам и их роли в предыстории человека уделяют специалисты по антропосоциогенезу. В достаточно аргументированной и принимаемой многими концепции становления человека, как охотника на диких животных, важное место занимает опыт, приобретаемый наблюдением за поведением волка. Вплоть до одомашнивания копытных животных, человек весьма почтительно относился к волку. Свидетельством этого является одно из самых примитивных, мистико-религиозных верований человека — тотемизм, через который прошли предки современного человечества. Суть тотемизма заключалась в том, что каждая обособленная группа людей считала своим предком определенный тотем, которым могли быть растения, животные, явления природы, неодушевленные предметы. Тотем нельзя было убивать и употреблять в пищу. Среди тотемов волк занимал одно из главных мест, он фигурировал у палеоэтносов всех континентов, которые охватывал ареал волка. Известная легенда о Ромуле и Реме, которых выкормила волчица, не является единственной. Сходный сюжет был широко распространен в мифологии многих народов мира. Отголоски, реликты тотемизма, связанного с волком, можно найти в преданиях, мифах, сказаниях, сказках и других фантазиях человека у самых разных народов.</p>
    <p>Весьма интересной в этом аспекте является концепция конструктивного регресса В. Вильчека, в которой он делает попытку пересмотра марксистской трудовой теории антропосоциогенеза. Переход биологического в социальное он видит в разрыве эволюционной цепи, который может обеспечить никак не прогресс, а лишь конструктивный регресс. Человек как живое существо в наибольшей степени утратил инстинктивную программу жизнедеятельности. По слабосильности, безволосости, грацильности, долгому младенчеству и детству человек разумный самый нежизнеспособный в отряде приматов. Природа неумолимо должна была бы его отбраковать. Выжить он мог только в условиях отбора противоестественного, каким и стал симбиоз с тотемом в виде использования его программы жизнедеятельности. Эти противоестественные, превращенные в искусственные условия и есть начало культуры. Жизнь по плану животного-тотема, среди которых В. Вильчек центральное место отводит хищнику, очеловечивала человека. Действие по образу и подобию тотема в зародыше содержит мощный потенциал культурогенеза. Известный тезис И. П. Павлова о том, что «собака вывела человека в люди» в данном контексте можно уточнить — не сама собака, а ее дикий предок. Собака же — это первый шаг на пути к цивилизованному человеку. Жизнь по плану тотема тягостна и невротична для прачеловека, т. к. требовала табу на рудименты собственных инстинктов. А психоэмоциональный стресс есть мощнейший фактор гормональной и эндокринной регуляции функциональной активности генов, что, в том числе по мнению академика Д. К. Беляева, проливает свет на загадку невероятно быстрого формирования генотипа кроманьонского человека — Homo sapiens. Психоэмоциональный стресс, как установил Д. К. Беляев, резко увеличивает наследственное разнообразие, обнажая скрытые пласты наследственной изменчивости. Исследования на животных, проведенные Д. К. Беляевым и его сподвижниками по одомашниванию лисицы, показали поразительные результаты. Переход к программе поведения у одомашниваемых животных, задаваемой человеком, и не согласующейся с некоторыми инстинктами, уже в течение нескольких поколений приводит кдоместикационным признакам у лисиц: загнутый крючком хвост, диэстральность, изменение окраски и появление пежин, приветствие обслуживающего персонала по-собачьи, типично собачья охрана, привязанность к человеку и многие другие. Важно отметить, что селекция лисиц осуществлялась по поведенческому признаку лояльности к человеку. Такой же процесс, скорее всего, происходил и при одомашнивании дикого предка собаки.</p>
    <p>Принципиально важно отметить, что в историческом развитии человека и волка есть многое, что их объединяет: формирование началось в плейстоцене, групповой образ жизни, способность осваивать открытые ландшафты и лесные пространства, охотились практически на одних и тех же животных, претерпели много сходных морфофизиологических преобразований, особенно в конечный период. У человека при окончательном формировании Homo sapiens — 20–30 тысяч лет назад, у дикого предка собаки, в процессе одомашнивания — 15–20 тысяч лет назад:</p>
    <p>1) неотения, при которой во взрослом состоянии сохраняются такие ювенильные (детские) характеристики, как доверчивость, веселый нрав, открытость поведенческих систем для обучения; 2) уменьшение на 15–20% размера мозга, в результате чего увеличивается порог для адекватного реагирования на неблагоприятные условия среды, что принципиально для преодоления такого важного в естественных условиях нервно-психического свойства, как дикость и др. Все это в конечном итоге не могло не привести к тому, что их отношения перейдут в такую плоскость, в которой собака станет не только первым одомашненным животным, но и непревзойденным социальным партнером человека.</p>
    <p>Приведенное выше описание сближения человека и дикого предка собаки показало лишь самые общие его принципы, фундамент. Каковы же конкретные причины? Среди специалистов также нет единства в этом вопросе. Но очевидно, что речи о целенаправленном приручении и разведении волкообразного предка быть не может, по крайней мере на начальном этапе. Но, однако, многие исследователи считали, что собака должна была играть важную роль в жизни человека. Так, ее появление связывали с питанием древнего человека собаками, которых и держали в качестве живого запаса. Действительно, в некоторых архаических этнических группах и племенах это широко практиковалось. Однако это малореально для человека, не освоившего земледелие. Другие авторы считают, что собак одомашнивали для перевозки грузов, т. к. собака — наиболее древнее транспортное животное, как вьючное, так и запряжное. Однако это было возможно лишь в тех случаях, если племена могли бы обеспечить собак полноценным питанием, следовательно, и эта функция у собак появилась далеко не с самого начала доместикации.</p>
    <p>Выше уже говорилось о магическом, культовом значении волка. Многочисленные палеозоологические и археологические данные показывают, что наличие костей волка на стоянках верхнепалеолитического человека не являются свидетельством того, что волк был предметом специальной охоты. Эти животные в значительном числе держались около стоянок, т. к. следы их зубов часто встречаются на костях крупных млекопитающих, выброшенных человеком на так называемую палеолитическую помойку или кухонную кучу. Массовые находки костей говорят, что охота на волка не была трудной, но он далеко не всегда использовался в пищу, т. к. найденные кости очень часто лежат в анатомическом порядке. Нередко целые черепа и части скелетов обнаруживаются в углублениях-ямах вблизи жилища и даже непосредственно в жилищах. Специалисты приходят к выводу, что это материальное свидетельство тотемических верований и культовых, магических обрядов, связанных с волком.</p>
    <p>О не меньшем значении собаки в архаичном мировоззрении человека говорят захоронения собак вместе с людьми и без людей. Такие находки сделаны в Европе, Азии, Северной Америке. Представления о собаке как защитнике от злых духов, наделение ее частей сверхъестественным могуществом широко распространено у этносов разных континентов. Очень большое сходство по содержанию таких представлений говорит о большой древности этих поверий. Принципиально важным является то, что культовые отношения сложились еще с предком собаки, создавая предпосылку для иного, по крайней мере непотребительского отношения человека к одному из объекте в живого мира, и могло в значительной степени способствовать сближению, прежде всего со стороны человека, и социальному взаимодействию и интеграции с той частью массива популяций собачьего предка, которая отличалась лояльностью, терпимостью к человеку Взаимодействие древнего человека с окружающим миром основывалось не только на материальных потребностях, но и на духовных, что играло важную роль в доместикации собачьего предка, и как показывают современные исследования, не только собаки. Еще в трудах Ч.Дарвина, а также и современными исследователями истории доместикации кур убедительно доказывается, что на заре одомашнивания куры не служили источником пищи и не являлись объектом хозяйственного использования. Человек обратил внимание на совсем иные качества — на агрессивное поведение петухов, их склонность к постоянным дракам между собой, что отвечало наклонностям человека бронзового века. Поэтому в одном случае духовные потребности явились причиной одомашнивания, в другом — лишь предпосылкой, непотребительской основой для сближения. Из других причин сближения человека с предком собаки без исключений указывается охота и сторожевая функция. Но что же привлекло канид к человеку? Согласно уже приведенной точке зрения, собачьего предка привлекало укрытие, которое использовал человек. Ведущим стайный образ жизни канидам в период размножения требуется укрытие, и в соответствии с этологическим принципом экономии сил при наличии подходящего укрытия, даже занятого, животное поселится в нем при первой же возможности и не будет рыть себе нору. Так, лиса нередко квартирует в норе барсука, а пеганка — в норе лисы, барсука и др. Кроме укрытия, человек представлял интерес своими отбросами на кухонных кучах. Многочисленные следы зубов псовых постоянно обнаруживаются на костях палеолитических помоек. Надо заметить, что и среди современных хищников наблюдается подобное явление. Связано это с недостаточностью кормовых ресурсов в природе, периодически возникающей по причине естественного колебания численности жертв. И та часть популяции предков собаки, которая не испытывала страха перед человеком, могла в годы бескормицы выжить в непосредственной близости от человека, питаясь его отходами. В настоящее время известно, что терпимость диких псовых к человеку связана с повышенным уровнем нейромедиатора серотонина и пониженным уровнем стероидных гормонов, что снижает агрессивность, тревожность, пугливость. В исследованиях Д. К. Беляева показано, что такими нейрогормональными особенностями характеризуются до 10% современных популяций лисиц. Очевидно, что до возникновения животноводства среди диких канид этот процент был больше, но с его возникновением человек начал активно преследовать волка, как посягающего на результаты его труда незапланированного нахлебника, производя тем самым своеобразную селекцию на антрофобию.</p>
    <p>Таким образом, вокруг стоянок человека или в его укрытиях формировались популяции диких псовых, не испытывающих страх перед человеком, что создавало условия для их изоляции от пугливых сородичей, а это, в свою очередь, приводило в результате инбридинга к еще большему изменению нейрогормонального баланса и его стойкому закреплению в генофонде популяции.</p>
    <p>Для человека такое соседство несло определенные выгоды, прежде всего, как наличие предупреждающего об опасности сторожа, одаренного острым слухом и обонянием, задолго до того, как эту опасность обнаружит сам человек. Нередко можно прочитать, что человек не сразу, а через какое-то, причем значительное, время увязал в своем сознании рычание и лай обитавших рядом с ним предков собаки с появлением опасных хищников и решился на использование их как сторожей. Представляется, что для такого вывода не нужно было много времени и особых мыслительных усилий. Как показывает практика этологических наблюдений в дикой природе, понимание значения звуков обнаруживается не только между особями своего вида. Так, трешание сороки сразу настораживает ближайших от нее обитателей леса. Таким образом, постоянное присутствие такого не опасного для человека хищника, как предка собаки, в этом аспекте несомненно было полезным и соответственно оценивалось человеком.</p>
    <p>Об использовании предка собаки на охоте высказываются разные соображения. Согласно одному из них, стая диких псовых присоединялась к людям на охоте, т. к. ее привлекали остатки добычи. Однако уместно заметить, что не только дикие псовые, но и одичавшая домашняя собака обходятся без этих остатков, они сами успешно охотятся на животных значительно крупнее себя. Что же касается прирученных детенышей волков, то их охотничьи возможности, тем более на крупных зверей, определяются не генетической программой, а длительным обучением родителей и членов стаи. И не прошедший такого обучения прирученный волк вряд ли мог бы быть полезен для человека на охоте. Использование же результатов охоты предка собаки человеком вполне реально. Такие отношения с хищниками, и не только с волком, когда человек вынуждает их (например, львов, тигров) бросить свою добычу и присваивает ее, наблюдали и в наше время у архаических этнических групп. Предки собак вынуждены были мириться и с присутствием человека на охоте, и с присвоением части добычи. Агрессивно настроенные звери, очевидно, просто уничтожались человеком, что, кроме того, несло в себе заряд селективного отбора на лояльность к человеку той части популяции псовых, которые жили и размножались в непосредственной близости от человека.</p>
    <p>Таким образом, не одна какая-то, а несколько причин сближали человека и популяции (именно популяции, а не отдельных особе и) предка собаки. И это сближение явилось чрезвычайно важным фактором их изоляции от популяций диких сородичей. Постоянная жизнь рядом с человеком, различные формы взаимодействия с ним учат предка собаки пониманию человека так же, как дикие звери учатся понимать своих сородичей. А если это происходит с момента рождения, то близость и взаимодействие с человеком играют совершенно особую роль, т. к. на самых ранних стадиях индивидуального развития у животных наблюдается феномен, получивший название импринтинг (запечатление), в изучение которого наиболее существенный вклад внес К. Лоренц. В ходе этого раннего периода жизни, который называется критическим или чувствительным периодом, и составляющим у псовых от 3–4 недель до 5 месяцев, формируется основа жизненного опыта, определяющая все дальнейшее поведение, включая свою социальную принадлежность, принципы поведения в сообществе подобных и др.</p>
    <p>Так что еще на очень ранних этапах сближение предка собаки с человеком, имевшее под собой рассмотренные выше причины (духовное развитие человека, полезность близкого соседства, экологические условия, естественная генетическая селекция на популяционном уровне по лояльности к человеку и др.), дополнено очень важным этологическим механизмом, на основе которого стала возможна интеграция в некое протосоциальное единство. Именно щенки, как более любопытствующая, коммуникабельная, этологически пластичная часть популяций псовых, селившихся вблизи человеческих стоянок, сделали решающий по важности вклад в трансформацию социальной истории этого вида животных. И если у волка решающее значение в социализации играет способность влиться в свою стаю и занять в ней определенное положение, то у собаки — стать частью человеческого сообщества и уже в нем занять свое место. Уместно заметить, что именно у волка, как предка собаки, привязанность членов стаи друг к другу и необходимость сохранения стаи (т. е. природная потребность быть в сообществе) имеют самые глубокие корни среди псовых.</p>
    <p>Прекрасная модель доместикации была продемонстрирована в исследованиях Д. К. Беляева на лисице, о которых шла речь выше. Весьма интересные результанты, особенно по роли молодых животных, получены Е. П. Кнорре в эксперименте по доместикации лося в Печоро-Илычском заповеднике. Так, дикие лосята в возрасте до трех дней не боятся людей. Потеряв мамашу и увидев человека, они следуют за ним, а после кормления молоком привязываются к кормящему как к матери. В дальнейшем привязанность усиливается, и при вольном выпасе в тайге лосята ежедневно возвращаются самостоятельно на лосеферму. Весьма любопытно отметить факт взаимодействия диких и прирученных лосей. На лосеферму с прирученными лосями во время гона пришел взрослый дикий лось, и его лишь силой удалось выгнать с фермы. Другой лось пришел с лосихой весной и затем до лета, пока не перестал нуждаться в подкормке, являлся на ферму. Но и после завершения гона он ежедневно приходил на ферму. Такое поведение диких лосей объясняется влиянием на них соответствующего поведения прирученных. Лоси обладают хорошей памятью на социальные контакты. Потерянная в 4-месячном возрасте лосиха при встрече через 2,5 года подбежала к своим воспитателям и вернулась с ними на лосеферму, не обнаруживая признаков дикости. Самое поразительное в этих наблюдениях — совпадение между хищными и копытными в поведении по отношению к человеку и способность к передаче нового социального опыта от прирученных лосей диким сородичам, что могло иметь место при доместикации собаки.</p>
    <p>Становление новой социальной общности, картина которой представлена выше, хорошо вписывается в современную теорию социальной обусловленности, развиваемую Ю. М. Плюсниным в рамках проблемы биосоциальной эволюции. Согласно этой теории, все мы — и люди, и попугаи, и волки — способны к адекватному пониманию поведения представителей другого вида благодаря общим, универсальным социальным архетипам — элементам, свойственным любой социальной организации. Это четыре инварианта (архетипа) отношений: отношения по поводу ресурсов, отношения по поводу воспроизводства, отношения по поводу распределения социальных ролей и отношения, поддерживающие социальное единство. В чистом виде, незаполненные, они существуют лишь у очень молодых животных и принципиально открыты для любого социализирующего воздействия. Почему в этом возрасте многие животные и способны включаться в сообщества других видов животных и усваивать соответствующую форму социальных отношений, по крайней мере, птицы и млекопитающие легко становятся членами человеческой семьи. Заполненный социальный архетип уже очень трудно или невозможно заменить новым содержанием, поэтому взрослый индивид с очень большим трудом входит в структуру другого сообщества даже своего вида. Этим обусловлена и уникальность содержания социальных архетипов индивида, и уникальность истории каждого сообщества. Еще большие трудности для взрослого индивида возникают при входе в социальную среду другого вида. Для любого молодого индивида с определенными ограничениями это возможно. Так, попугая можно научить даже человеческой речи, но только молодого, а взрослого нет, хотя способности остались те же. В рамках этой теории щенок, воспитывающийся в человеческой семье, рассматривает себя как члена этой семьи, т. е. как человека. Других же собак щенок считает именно другими, хотя и похожими, но не сородичами (автор считает обратное утверждение, именуемое «проблемой Лоренца», ошибкой этологов). Собака, живущая в семье, является «представителем» двух культур, однако регулярно встречающиеся на городских собачьих площадках животные образуют псевдосообщество, т. к. их отношения трансформированы отношениями с людьми, и оно в принципе отличается от сообщества бродячих собак, хотя и существующих рядом, но независимо от человека.</p>
    <p>Прекрасный пример формирования иной социальной принадлежности у собак приводится в «Атласе редких пород» А. Михальской для пастушьих собак из группы догообразных. Для того, чтобы возникла тесная связь собаки породы маремма и стада, щенка держат с возраста 6–10 недель вместе со стадом, с исключением социализации на человека и других собак. Тогда щенок, вырастая, будет считать себя овцой, козой и т. д. Для этого необходимо время от времени, а затем постоянно, обеспечивать контакт со скотом. Взрослые собаки обычно именно так и «представляют» стаду своих щенят.</p>
    <p>Один из важнейших выводов теории Ю. М. Плюснина состоит в следующем. Характеристика индивидуального поведения любого существа вне социального контекста лишена смысла и может быть понятна лишь из социальной истории того сообщества, частью которого оно является, и конкретной совокупностью социальных отношений этого существа с остальными членами сообщества. Социальная эволюция не аналогична биологической эволюции, социальная жизнь не эволюционирует подобно живым существам, она имеет только свою социальную историю, единственную и уникальную для каждого вида и для каждой популяции. Биологическая (генетическая) детерминанта, т. е. эволюционная продвинутость, устанавливает планку, пределы форм и интенсивности социальных взаимодействий в рамках четырех универсальных архетипов. В соответствии с этой теорией нет никаких препятствий для формирования сообщества человека и предка собаки (а также и других животных, доместицированных человеком). Роль волка как социального партнера среди канид представляется наиболее вероятной.</p>
    <p>Социальная история собаки есть поразительная по сложности и многообразию форм история преемственности и трансформаций, утрат и приобретений, и это не просто социальная история вида и его популяций, а это новая, неизвестная до того история социального партнерства природного существа с человеком, это история, в которой чаще всего собака — участник и представитель двух социальных систем, с человеком и сородичами.</p>
    <p>Проиллюстрируем лишь некоторые стороны этой неосоциальной истории новых канид. Так, вторично одичавшие собаки способны формировать успешно существующие в дикой природе сообщества себе подобных, однако в силу разрыва социальной преемственности со своими дикими предками они не способны так же гармонично вписаться в естественные экосистемы, потому представляют угрозу для дикой природы. В то же время, у собачьих сообществ урбанизированных экосистем (городские бродячие собаки, существующие рядом, но независимо от человека) наблюдаются такие формы отношений, которые не встречаются в сообществах диких родственников. Так, А. Д. Поярков описывает феномен доминирования одной стаи бродячих собак над другой с разделением суточной и территориальной активности между ними. Крайне любопытным в этом феномене является возможность изменения социального статуса отдельных членов стаи при их взаимодействии с другой стаей. В частности, одна из самок, придя после свадьбы из доминирующей группы в свою, заняла в ней место доминирующего самца. В отличие от диких предков, у которых социальная иерархия постоянно под вопросом и доминант вынужден постоянно подтверждать свое положение, собака сравнительно стабильно принимает высокое социальное положение человека.</p>
    <p>Весьма трансформируется у собаки, по сравнению с волком, охрана территории, которая распространяется не только на собратьев, но и на другие виды; да и то, что является территорией у собаки, в корне может отличаться от таковой диких собратьев. Наконец, принципиально важным в социальной истории домашней собаки является то, что она подчинена воле человека и служит его целям, и в силу этого ее место и роль в человеческом обществе неразрывно связаны с историческим процессом развития самого человечества, историей его культуры.</p>
    <p>Важное место в проблеме происхождения домашней собаки занимают вопросы: где и когда это произошло? Ответы на эти вопросы также не просты и не лежат на поверхности. Действительно, материалы, по которым это можно сделать, скрыты в толще земли иногда на глубине нескольких метров и даже десятков метров на месте стоянок древнего человека. Этим материалом являются костные останки животных. Однако кости — это самый консервативный признак доместикационных изменений, в отличие от поведения, структуры и окраски волосяного покрова и др. Поэтому на ранних этапах доместикации идентификация по костям весьма затруднена, и специалисты палеозоологи нередко дают противоположные оценки одному и тому же материалу. Более однозначные результаты могло бы дать палеоискусство, оставившее от древнего человека наскальную и пещерную живопись, отражающую животный мир, окружающий человека. Но один из парадоксов палеоискусства состоит в том, что изображения собаки (первое животное, с которым сблизился человек!) в нем отсутствуют. Однако парадоксом это является лишь на первый взгляд. Палеохудожник включал в свои сюжеты лишь то, что его не могло оставить равнодушным, от чего зависела его жизнедеятельность. Поэтому он изображал тех животных, которыми питался, — мамонтов, бизонов, лошадей и др. Второе место в сюжетах занимает сам человек, но и здесь есть предпочтения, и менее волнующие мужские образы составляют не более 5%, а более значимые, от которых в том числе зависит непрерывность рода, племени, женщины — 52%. Следовательно, собака на первых этапах доместикации не была значимым объектом жизнеобеспечения и поэтому находилась под давлением естественного, а не человеческого, искусственного отбора и во многом сохраняла сходные с дикими предками признаки, среди которых, прежде всего, остеологические. Одно из древнейших изображений собаки, причем именно охотничьей собаки, было обнаружено в Чатал Хююке на территории Турции в поселении земледельцев-скотоводов VII–VI тысячелетия до н. э. Это говорит о том, что специальное разведение и обучение собак для охоты встречается лишь в обществах, достигших относительно высокого уровня развития. Выращивание охотничьих собак оказывается трудным делом, которое не под силу человеку доземледельческого, скотоводческого периода, т. е. донеолитическому человеку. Об этом говорят и этнографические данные. Такие собаки требуют особой заботы, кормежки, обучения, разведения и т. д. Аналогичные Чатал Хююке сюжеты относятся только к более позднему времени неолитического искусства на территориях Сахары, Азербайджана (Кобыстан), Узбекистана (пещера Зараут-Камар).</p>
    <p>Переход к земледелию, т. е. к производящему хозяйству, совершился в VIII–VII тысячелетии до н. э. в Передней Азии, включающей полуострова Малая Азия и Аравийский, Армянское и Иранское нагорья, Месопотамию, Палестину и прилегающие к ним районы Восточного Средиземноморья. Как показывают исследования археологов, в этот период практически у всех групп земледельцев уже имелись собаки. В VII–VI тысячелетии отсюда они расселялись в Европу на Балканский полуостров, а оттуда на север в виде обменов: северные охотники-кочевники получили южных собак, в свою очередь, северные собаки использовались южанами для скрещивания со своими. Кроме того, распространение шло в восточном направлении до Туркмении и Белуджистана и на юго-запад до Верхнего Египта. Таким образом, Передняя Азия — и центр возникновения первых человеческих цивилизаций, и центр происхождения и последующего расселения собак. Но это далеко не единственный и не самый древний центр.</p>
    <p>В настоящее время у большинства специалистов не вызывает сомнения, что одомашнивание собаки происходило неоднократно, не одновременно и не в одном месте, т. е. доминирует полицентрическая концепция. Так, если в Передней Азии наиболее древние находки приходятся на XII–XI века до н. э. (пещера Палегавра в горах Загроса Иранского нагорья), то в Европе в Оберкасселе (территория современной Германии) костные останки собаки, имеющие явные признаки одомашнивания, имеют датировку 14 тысяч лет до н. э. На территории нашей страны в европейской и азиатской частях обнаружены кости, которые однозначно не могут быть определены как собачьи или волчьи, имеют возраст от 11 до 20 тысяч лет. Наиболее известные находки таких материалов сделаны на стоянках Афонтова гора на Енисее, Ушки на Камчатке, Костенки и Боршево в Воронежской области, Елисевичи в Подднепровье, Мезине Черниговской области, в пещерах Крыма, на Урале близ Усть-Катавска и др. Таким образом, указать точную дату одомашнивания собаки невозможно, но определенно можно утверждать, что одомашнивание началось не позже 15 и даже 20 тысяч лет назад, причем только в пределах Евразии в разных ее частях. Совершенно поразительный результат дали молекулярно-ге-нетические методы в определении времени вычленения предка собаки из рода Canis по результатам исследования ДНК митохондрий. Во-первых, они указали на волка как предка собаки. Во-вторых, на основании оценки скорости генетических изменений ДНК митохондрий ветвь собаки отделилась от волчьей около 135 тысяч лет назад. Это на порядок превышает оценку возраста собаки по археологическим материалам.</p>
    <p>В Северную Америку одомашненная собака попала вместе с человеком в конце последнего оледенения по замерзшему Берингову проливу или его обнажившемуся дну в результате падения уровня мирового океана. Самые древние собаки здесь обнаруживаются на северо-востоке на стоянках, датируемых XI тысячелетием до н. э. Самые ранние собаки Северной Америки уже хорошо отличались от местных волков. Их дальнейшее распространение по Америке безусловно определялось миграцией по континенту потомков азиатских охотников и рыболовов.</p>
    <p>На австралийском континенте существующая в природе в диком виде собака динго является вторично дикой домашней собакой. Впервые динго обнаруживается в археологических отложениях с середины II тысячелетия до н. э., она попала туда в результате миграции человека из Юго-Восточной Азии. Впрочем, в Юго-Восточной и Восточной Азии собаки появились также относительно недавно. Раньше всего они появились на севере Китая в V тысячелетии до н. э., а на территории Вьетнама во II тысячелетии до н. э. Установлено, что самые ранние собаки Юго-Восточной Азии уже резко отличались от волков, т. е. процесс одомашнивания осуществлялся задолго до их появления здесь.</p>
    <p>При переходе в неолитическую эпоху с освоением земледелия и скотоводства человек активно включил в круг своих хозяйственных интересов и собаку, что сразу же отразилось на ее внешнем виде и положило начало породообразованию. В отличие от природных популяций, где относительное однообразие поддерживается механизмом стабилизирующего отбора, отсеивающего, устраняющего генетические и, соответственно, фенотипические отклонения, в популяциях собак включился новый механизм, названный Д. К. Беляевым дестабилизирующим отбором, снимающим ограничения на формообразовательный процесс. Понятно, что человек при отборе собачьего потомства руководствовался его практической полезностью и под его опекой сохранялось то, что в дикой природе элиминировалось. Причиной же формообразовательного процесса является и накопленный груз мутаций, доставшийся от дикого предка, и новообразующиеся мутации. У дикого вида накопившиеся мутации могли быть лишь рецессивными и существовать в гетерозиготном состоянии. Естественно, что доминантные мутации, скажем, бесшерстность, в природе были обречены на летальный исход. В популяциях домашних собак весьма высок коэффициент инбридинга, да и человек для получения полезных результатов сознательно применял близкородственное скрещивание. В этих условиях накопленный груз рецессивных мутаций предка выщепляется в гомозиготном состоянии и проявляется фенотипически. Проводимый человеком отбор, закрепляя новые мутации и активизируя те, что накоплены предковым видом, создает такое сочетание генов в геноме, которое ведет к его дестабилизации и к изменению самого проявления и выражения мутаций, результатом чего является вспышка формообразования.</p>
    <p>Действительно, домашняя собака по разнообразию форм занимает ведущее положение среди живых существ. Уже для неолита на территории Европы выделено семь ископаемых форм домашней собаки.</p>
    <p><strong>1 — <emphasis>Canis familiaris inostranzem Anuczin.</emphasis></strong> Собака Иностранцева. Найдена проф. А. А. Иностранцевым на стоянке древнего человека в районе Ладожского озера при прокладке обводного канала и описана зоологом Д. Н. Анучиным. Крупное животное, похожее на волка, с более короткой мордой и сильными челюстями. Находка датируется 3–4 тысячью лет до н. э.</p>
    <p><strong>2 — <emphasis>Canis familiaris putiatini Studer.</emphasis></strong> Найдена в окрестностях Бологое. Возраст собаки Путятина около 6 тысяч лет. Череп по строению близок к черепу динго.</p>
    <p><strong>3 — <emphasis>Canis familiaris leineri Studer.</emphasis></strong> Лейнерова собака описана Штудером из раннего неолита в окрестностях Бодмана.</p>
    <p><strong>4 — <emphasis>Canis familiaris palustris Rutimeyer.</emphasis></strong> Нашел и описал Руйтимер в свайных постройках швейцарских озер. Он назвал ее торфяниковой собакой. Короткая узкая лицевая часть похожа на таковую у шпица, поэтому данную форму иногда называют торфяниковым шпицем. Останки такой собаки найдены в свайных постройках Мюнхена, пещерах Бельгии, на побережье Ладожского озера и в других местах. Возраст около 4 тысяч лет.</p>
    <p><strong>5 — <emphasis>Canis familiaris matris optima Seittels.</emphasis></strong> Бронзовая собака, возраст около 3 тысяч лет. Обнаружена в Чехии, России. Крупная собака с клиновидным черепом, длинной узкой мордой, с хорошо выраженным гребнем затылочной кости. Возраст 4–5 тысяч лет. Предполагается, что использовалась как пастушья собака для охраны стада.</p>
    <p><strong>6 — <emphasis>Canis familiaris intermedius Woldricu.</emphasis></strong> Пепельная или зольная собака, названная так в связи с тем, что ее костные останки находят в золе жертвенных костров на территории от Австрии до Амура. Латинское название переводится как промежуточная, что говорит о промежуточном положении ее черепа между торфяниковым шпицем и бронзовой собаки. Форма черепа похожа на череп современных гончих собак с тупой мордой и обостренным переходом к мозговой части черепа.</p>
    <p><strong>7 — <emphasis>Canis familiaris decumanus Nehring.</emphasis></strong> Кости этой собаки найдены Нерингом под Берлином. Крупная собака, череп близок к черепу собаки Иностранцева. Отдельными признаками напоминает догообразных.</p>
    <p>В кинологической литературе часто можно встретить филогенетические построения, связывающие современные породы с перечисленными ископаемыми формами. Так, непосредственно от Canis famil. palustris выводятся современные группы пород шпицев, пинчеров, терьеров, от Canis famil. inostrancevi — лайки, ездовые северные собаки, от Canis famil. decumanus породы догообразных собак, от Canis famil. matris optima — все породы овчарок, от Canis famil. intermedius — породы гончих и т. д. Однако такие представления следует поставить под сомнение. На то есть, по крайней мере, два основания. Во-первых, некоторое сходство ископаемого материала с определенной частью массива современных пород без знания филогенетической последовательности форм еще не достаточный аргумент в подобного рода выводах. Так, например, вельш-корги-пемброк и вельш-корги-кардиган внешне весьма похожи на такс. Однако это только чисто внешнее сходство (малый рост, из-за коротконогости). Первые по типу — овчарки, вторые — гончие. Т. е. в их исторической родословной разные предки. В принципе это типичный случай проявления закона гомологических рядов наследственной изменчивости, но уже на уровне пород. Во-вторых, в настоящее время приобретает признание точка зрения, согласно которой построение родословного дерева пород является практически неразрешимой задачей в силу того, что история становления современных пород тесно связана с историей человеческой культуры: возникновение и исчезновение цивилизаций, войны, миграции народов. Роль этих процессов в громадном разнообразии пород собак не вызывает сомнения. Как полагает А. Д. Поярков, более адекватная картина отношений между породами — это не родословное дерево, а скорее сетчатая структура с неравномерными разряжениями и сгущениями в некоторых узлах, отражающая то, что стояло в центре породообразования, широко использовалось для создания новых пород. Кроме того, нужно заметить, что разнообразие пород наблюдалось и на Американском континенте, о чем свидетельствуют мумифицированные инками трупы собак. Среди них отчетливо выделяются шпицеобразные, овчаркообразные, таксообразные, бульдогообразные, борзообразные. Популяция американских собак от начала голоцена до открытия Америки Колумбом была изолирована от европейских, т. е. американские породы связей с ископаемыми евроазиатскими формами явно не имели.</p>
    <p>Сложность проблемы породообразования, да и классификации пород, определяется тем, что этот процесс обусловлен двумя группами факторов: биологическими и социальными.</p>
    <p>1. Биологические факторы включают изменчивость, наследственность и естественный отбор. При этом, создавая породы, человек использовал заложенную в геноме псовых изменчивость по росту, свойствам шерстного покрова и его окрасу и даже по уродливым, аномальным для дикой природы мутациям типа акромик-рии (укорочение костей лицевого отдела черепа), акромегалии (удлинение костей лицевого отдела черепа и костей конечности), хондродистрофии (резкое отставание в росте костей конечностей и, как следствие, непропорционально короткие ноги), карликовости (малые размеры тела при сохранении пропорциональности). В породообразовании человек добивался закрепления в ряду поколений вполне определенных экстерьерно-конституциональных и поведенческих свойств. Селекция на желаемые свойства неизбежно сопровождалась утратой каких-то, присущих виду Canis familiaris свойств в целом. Именно поэтому никакая дрессировка не заставит борзую сидеть на блок-посту и охранять склад, а сенбернара — ловить зайца.</p>
    <p>2. Социальные факторы — это и различные события, и повороты истории человечества, и социальный заказ: практические и духовные потребности человека. Феномену породы нет аналогов в дикой природе, т. к. порода — это достаточная по численности группа животных, имеющая общее происхождение, обладающая специфическими экстерьерно-конституциональными и социально-экономически полезными свойствами, которые стойко передаются по наследству В силу этого в большинстве классификаций пород собак лежат как биологические принципы (происхождение, родство, т. е. генетическая связь), так и принцип пользовательных свойств. Однако последовательно выдержать оба эти принципа в классификации пород собак так, чтобы не возникало противоречий, вряд ли возможно. В частности, общепринятая в настоящее время классификация пород собак, разработанная Международной кинологической федерацией (FCI), не свободна от таких противоречий. Прекрасный пример, демонстрирующий затруднения в выяснении общности — происхождения и построения системы пород, приводит А. Д. Поярков. Так, эрдельтерьер происходит от скрещивания оттерхаунда, бультерьера, других терьеров. Кроме того, вполне возможны сеттер, колли. Т. е. эрдельтерьер несет в себе кровь догообразных, гончих, легавых и, возможно, овчарок, но согласно классификации FCI эрдельтерьер относится к группе терьеров. Очень многие современные породы имеют сходную по неоднозначности родословную.</p>
    <p>И все же, как полагают специалисты-кинологи, классификации, основанные на генетических принципах, более последовательны, чем по пользовательным свойствам. Среди всего массива домашней собаки уже на ранних этапах породообразования выделяются следующие группы пород:</p>
    <p>1. Волкообразный тип — наиболее яркими представителями его являются ездовые собаки северо-востока и динго.</p>
    <p>2. Шпицеобразный тип — близкий к исходным волкоподобным формам. Этот тип сложился в условиях северной тайги и развивался относительно изолированно от собак других регионов.</p>
    <p>3. Гончеобразный тип. Формирование типа происходило в лесостепной и степной зонах. Самых ранних принято называть протогончие, т. к. на их основе формировались собственно гончие, борзые и догообразные собаки.</p>
    <p>4. Борзообразный тип. Сформировался на основе травильных протогончих собак в условиях открытых пространств — пустыни и сухие степи.</p>
    <p>5. Догообразные собаки — самые крупные, сформированные для охраны, защитно-оборонительных функций, пастушьей службы.</p>
    <p>Современные типологические классификации пород собак по генетическому принципу предусматривают выделение 11 групп пород. 1 — шпицеобразные, включающие настоящих шпицев, лаек и ездовых собак. 2 — терьеры, 3 — пинчеры и шнауцеры. Вторая и третья группы возникли в средние века от шпицеобразных собак. 4 — догообразные собаки, включающие длинношерстные и короткошерстные формы и крупные пастушьи собаки. 5 — овчарки. 6 — гончие. 7 — легавые. 8 — борзые. 9 — восточные декоративные собаки. 10 — западные болонки. 11 — собаки Нового Света, до появления там европейцев.</p>
    <p>Кроме этого, следует выделить еще одну группу собак, обычно называемую собаки парии. У нас они обычно называются бродячими, дворняжками. Генетически они являются сложными полигибридами, не сохраняющими от поколения к поколению экстерьерно-конституциональных свойств. Эти собаки в течение многих поколений живут рядом с человеком и, что самое важное, размножаются самостоятельно, без селективного вмешательства человека. В популяциях этих собак идет жесткий естественный отбор, отбраковывающий все уродливые и не жизнестойкие формы. Эти собаки имеют большой размах разнообразия облика и экстерьера, но статистический анализ позволяет выделить среди них типы, сходные с уже перечисленными породными типами. Это говорит, что популяции бродячих беспородных собак имеют необходимый набор характеристик, свойственный виду в целом (Canis familiaris), и, в принципе, они являются универсальным по содержанию генофондом вида, который утрачивается у специализированных пород. Благодаря высокой жизнестойкости и очень большому генетическому разнообразию, популяции бродячих собак или париев, в принципе, являются неисчерпаемым потенциальным резервом породообразования, и это тот материал, с которого начиналось образование пород в прошлые времена.</p>
    <p>Завершая рассмотрение проблемы происхождения домашней собаки, можно сделать следующее заключение. Прежде всего, решение этой проблемы может иметь только синтетический характер и основываться на результатах самых разных наук, изучающих как живую природу, так и человека, человеческое общество, его историю и культуру.</p>
    <p>Исследование происхождения домашней собаки непродуктивно в отрыве от изучения эволюции хищничества, антропосоциогенеза, популяционной генетики, этологии, зоосоциологии, палеонтологии, археологии и других проблем. Современный уровень знаний в наше время дает основание для построения адекватного представления об одомашнивании первого дикого зверя. Именно в этом представлении можно найти понимание того, что сегодня в условиях тотальной урбанизации, «стрессов и страстей» сближает человека и собаку, причем именно в аспекте социального партнерства. Современный человек при всем своем могуществе и сегодня является частью природы, и ощущение этого, ощущение своего единства с природой к нему приходит прежде всего в общении с собакой. Показателем этого является стремительный рост численности собак. Так, в 1935 году в мире насчитывалось по ориентировочным оценкам около 70 миллионов собак, а в 1990 году, по официальным данным ООН, 500 миллионов, причем из них более 100 миллионов собак относится к группе собак-компаньонов. По ориентировочным оценкам различных экспертов, численность собак в России составляет 5–10 миллионов. Собака в утраченной человеком связи с живой природой занимает уникальное место, в первую очередь, потому, что, говоря словами А. Куприна, она «понимает людей гораздо быстрей и тоньше». Такое общение — основа для формирования гармоничной личности, основа для душевного и физического благополучия. Этот аспект специально подчеркнут в итоговых материалах 1 съезда кинологов России.</p>
    <p>Вместе с тем, роль собаки в жизнедеятельности человеческого общества не ограничивается его физическим и духовным благополучием. Она настолько многогранна, что любое другое животное не обладает и малой долей таких возможностей. Среди этих возможностей и возложенные на собаку функции по защите общественных интересов, где собака является важным и вряд ли заменимым в будущем инструментом таких государственных институтов, как армия, МВД, пограничная и таможенная службы и др. Использование собаки в военном деле, охране общественного порядка, защите правовых общественных интересов имеет свою, хотя и более короткую, но насыщенную историю, которая будет предметом рассмотрения и обсуждения следующей главы настоящего учебника.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 2</p>
     <p>ИСТОРИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СОБАК В ВОЕННОМ ДЕЛЕ И БОРЬБЕ С ПРЕСТУПНОСТЬЮ</p>
    </title>
    <p>Люди очень давно оценили в собаке острое обоняние, тонкий слух, выносливость, неприхотливость, силу, преданность хозяину и другие, не менее полезные, качества. В свою очередь, собака стала самым преданным человеку животным, его лучшим другом и помощником.</p>
    <p>Историки утверждают — наши далекие предки широко и с большой пользой для себя использовали собак в различных видах своей деятельности. А многие народы возводили собак в ранг священных животных. Подобное имело место в Древней Греции, Индии, Иране, Мексике, Месопотамии и некоторых других государствах. Например, в Древнем Египте построили в честь собак специальный город Кинополис (город собак). Если кто-то из обитателей других городов убивал собаку из Кинополиса, жители города считали это достаточным поводом для объявления войны.</p>
    <p>И все же, в первую очередь, ценность собаки определялась наличием у нее необходимых рабочих качеств. В их число входили возможность животного защищать хозяина, осуществлять охрану жилья, поражать врага, вести поиск преступника и т. п. Большая роль собаке отводилась в военном деле и в борьбе с уголовной преступностью.</p>
    <p>Архивные документы позволяют сделать вывод, что в военном деле собак стали использовать свыше шести тысяч лет назад. Они применялись для несения сторожевой и караульной служб, а также как боевые животные. В частности, в специальной литературе описываются примеры охраны собаками крепостей, лагерей войск, дворцов, других объектов. С такими целями собаки использовались во многих государствах Евразии, Африки и Северной Америки. Расширение сферы применения собак в военной области, на охоте, в других видах деятельности человека влекло за собой не только появление новых пород, но и создание оптимальной системы дрессировки животных, способной обеспечить надежную подготовку собак для конкретного вида службы. Одним из наиболее старых учебников по дрессировке и применению собак, известным истории, считается кинологический трактат «Псовая охота», составленный более 2300 лет назад военачальником Ксенофоном из Афин. Несколько позднее появился первый «атлас» пород собак, подготовленный древнегреческим историком Аррианом.</p>
    <p>Таким образом, уже в те далекие времена наши предки обладали значительным теоретическим и практическим багажом подбора собак, их обучения и применения. Поэтому неудивительно, что военная история знает множество фактов, когда умелое применение боевых собак оказывало решающее воздействие на исход битвы либо на конкретный результат военной операции.</p>
    <p>Для того, чтобы собака была способна одержать победу над вооруженным человеком, ее тело защищали специальным панцирем, на шею надевали ошейник с шипами. А в Индии, во время военных действий, собакам на спину крепили горящие факелы. И, конечно, для боя подбирали и готовили животных, обладающих большой массой (до 100 кг), силой, мощными челюстями, высокой агрессивностью и неустрашимостью. Многие авторы, исследующие эволюцию собак, склонны считать, что селекцией животных человек впервые стал заниматься именно при выведении новых пород псовых. По утверждению ученых, в Древнем Египте существовало 13–15 пород собак, среди которых были животные, специально предназначенные для решения военных задач. Многие известные военачальники древности усиливали боевые порядки своих войск специально подготовленными собаками. Так, персидский царь Камбиз при завоевании Египта в 525 году до нашей эры применял против противника громадных мастифов, вес которых достигал 80–100 кг.</p>
    <p>Боевых псов использовали и халдеи (IX в. до н. э.) при вторжении в Южную Месопотамию. В то же время греки использовали собак не только как боевых, но и для ведения разведки, борьбы со шпионами, несения сторожевой службы. В 386 г. до н. э. спартанский царь Агизелай, осадив Мантинее, выпустил своих псов на охрану подступов к лагерю и городу, тем самым не позволив оборонявшимся получить помощь со стороны. Боевые порядки римских войск состояли из трех линий: в первой двигались собаки, во второй — рабы, а третью линию составляли легионеры. Специально обученные боевые собаки были и в армии Александра Македонского. Эти и другие свидетельства неоднократно подтверждались археологическими находками. В частности, на барельефе, обнаруженном при раскопках Геркуланума, хорошо просматривается собака в панцире и колючем ошейнике, защищающая римский пост, а на колонне Марка Аврелия ясно видны боевые псы, участвующие в сражении. Аналогичные примеры имеют место в истории развития многих государств мира, в т. ч. и славянских. На фресках Софийского собора в Киеве изображены три собаки, демонстрирующие их основное предназначение в жизни русичей. Значимость собаки для нашего далекого предка можно определить по такому факту: за кражу животного полагался штраф в три гривны, на эти деньги в тот период можно было купить три коровы и тридцать овец.</p>
    <p>В Ассирии собак, в качестве боевых, стали применять свыше 2500 лет назад, при этом использовались доги, которые отличались от других пород своими размерами, силой, злобностью и мощными челюстями. Аналогичные задачи эти громадные псы выполняли в Греции, куда они попали приблизительно в V в. до н. э. как военные трофеи в результате поражения персидской армии, которую возглавлял царь Ксеркс. В Древней Греции, Риме и не которых других государствах бое вые доги использовались также как телохранители знати. Шли века, совершенствовалось вооружение, появлялись все более современные приемы ведения боя, увеличивались армии. Однако боевые собаки продолжали оставаться в строю. Они по-прежнему выполняли задачи по охране войск, крепостей, сопровождали обозы, несли сторожевую службу и одновременно являлись живым оружием в сражении. Всем хорошо известны викинги — народы, которые в VIII–XI вв. населяли территорию современной Норвегии и Швеции. Они многие столетия держали в страхе все прибрежное население Европы, отличаясь большой жестокостью, бесстрашием и внезапностью появления. Во многих походах этих «рыцарей открытого моря» сопровождали сильные, злобные псы — брудастые борзые, которые своей свирепостью обращали людей в бегство.</p>
    <p>Предназначение собак существенно не изменилось и после появления огнестрельного оружия. Их продолжали применять для караульной и сторожевой службы, для поиска людей по запаховому следу, они также исправно играли роль телохранителей высоких особ, обеспечивали связь между военными подразделениями, овладевали и некоторыми другими специальностями. Например, испанцы при завоевании Америки с большим размахом и высокой степенью эффективности использовали боевых псов против коренного населения этого континента. Известны случаи, когда название отдельной породы напрямую зависело от вида службы, выполняемой собаками. Так, в конце XV в. венгерские вельможи повсеместно стали применять в качестве телохранителей крупную собаку — куваса, что в переводе с турецкого означает «хранитель покоя».</p>
    <p>Средневековье не внесло сколько-нибудь значительных изменений в формы и методы применения собак, они по-прежнему защищали хозяев, охраняли дворцы и имения, использовались в бою. Однако по свидетельству историков, именно в эти столетия собак стали натаскивать для ловли людей. Особенно подобное было характерно для португальцев, которые в этот период активно занимались вывозом рабов из Африки. Наиболее часто такой вид применения собак практиковал португальский принц Генрих Мореплаватель Благочестивый. Аналогичным образом использовали собак и испанцы. В то же время Испания в больших количествах применяла боевых собак в полевых сражениях; так, мощную поддержку испанской армии в сражении при Валенсии против французских войск оказали 4 тысячи собак. Не менее масштабно боевые собаки использовались японскими феодалами. Но технический прогресс брал свое, на первое место постепенно выходила машина, конструировались и принимались на вооружение все более совершенные образцы боевой техники и оружия. Надобность в боевых собаках снижалась, их применение как живого оружия становилось нецелесообразно. В то же время возрастала потребность повышать надежность охраны объектов, своевременно обнаруживать противника, создавать надежную и быструю систему связи на поле боя, решать другие, не менее важные задачи.</p>
    <p>Хорошо зная возможности собак, командование большинства армий мира содержало в строю значительное их количество, возложив на них задачи по охране позиций и лагерей войск, используя собак в качестве подносчиков боеприпасов, связистов, санитаров, на др. видах службы. Известны случаи, когда собак награждали боевыми орденами, назначали почетные пенсии, возводили им памятники. Многие кинологи хорошо знают историю награждения боевым французским орденом большого пуделя по кличке Усач, который с одним из полков армии Наполеона участвовал во многих сражениях, а в битве под Аустерлицем спас полковое знамя.</p>
    <p>Достаточно масштабно собаки применялись и в русской армии, особенно хорошо зарекомендовали они себя во время боевых действий на Кавказе и в период русско-турецкой войны 1877–1878 годов. Главное предназначение этих животных заключалось в своевременном обнаружении противника и оповещении об этом собственных войск. Подготовка таких собак осуществлялась в ходе дрессировки, суть которой сводилась к подаче лая на появление людей в форме врага. Очень важным является то обстоятельство, что все служебные собаки в русской армии содержались за счет войсковой казны.</p>
    <p>И все же лидером по организованности и масштабности применения собак для военных целей среди многих государств мира в XIX веке бесспорно была Германия. К этому времени в стране выведено несколько пород служебных собак, сформировалась хорошо продуманная система комплектования ими армии и полиции, существовала собственная школа дрессировки животных. Данное столетие знаменательно еще и тем, что именно в этот период в Европе значительный размах приобретает использование собак на полицейской службе.</p>
    <p>Такие факты имели место в Германии, Англии, Франции, России и некоторых других странах. Например, в Англии (вторая половина XIX в.) для борьбы с преступниками была выведена новая порода служебной собаки — бульмастиф, отличавшийся от всех других ранее известных пород своим свирепым характером. В Германии первой полицейской собакой по праву считается ротвейлер, который зарекомендовал себя как великолепный поисковик. Не менее охотно немецкие полицейские использовали в своей работе еще одну породу — доберманов.</p>
    <p>В России собаки для выполнения специальных задач стали применяться в середине XIX века сначала в пограничной страже, затем и в полиции. Особенно активно военное ведомство России занимается проблемами формирования собственной службы собак в конце XIX столетия. Вот что об этом сообщала в 1894 г. «Охотничья газета» (№ 49): «Военные власти решили развести для сторожевой и вообще для военных целей овчарок, при этом обращались к редакции с просьбой указать, где можно приобрести породистых собак». Еще раньше, в 1893 году, подобные вопросы обсуждались на страницах газеты «Свет» (№ 52).</p>
    <p>Познавательным и интересным для истории военной кинологии является период начала XX века, когда различные теории применения собак в боевых условиях были опробованы в многочисленных военных конфликтах.</p>
    <p>В 1893 году в Германии образовано общество разведения санитарных собак, к 1905 году оно насчитывало уже 900 членов. Россия в 1905 году приобретает в этом обществе трех санитарных собак, испытание которых проводится 18 июня 1905 г. в Гатчине. В ходе испытаний санитарные собаки продемонстрировали высокие рабочие качества и полностью выполнили весь объем поставленных перед ними задач. После проверки они были отправлены в 1-й корпус маньчжурской армии. Вторая группа военно-санитарных собак была приобретена в Англии у Э. Ричардсона — офицера-кинолога британской армии. Качество работы санитарных собак на поле боя в русско-японскую войну 1904–1905 годов раскрывает выдержка из рапорта, подписанного одним из офицеров штаба графа Келлера, где сообщается, что «поиск раненых, которыми были завалены просяные поля, был бы безуспешен без санитарных собак. Английские собаки работали особенно интеллигентно». Однако прошло еще несколько лет, прежде чем Российская армия активизировала процесс внедрения в свои структуры специально подготовленных служебных собак.</p>
    <p>Первый питомник военно-полевых собак формируется на базе Измайловского гвардейского полка в 1912 году. Его основной состав был преимущественно укомплектован аэрдельскими терьерами (эрдельтерьерами). Приблизительно двадцать собак той же породы входило в кинологическое подразделение Царскосельского гвардейского гусарского полка. Эти животные готовились и использовались, главным образом, для обеспечения связи и ведения разведки. Результаты, полученные входе проведения испытаний указанных собак, убедили военное ведомство Российской империи в их полезности и необходимости. На одном из таких испытаний в 1913 году лично присутствовал военный министр. Аналогичные подразделения служебного собаководства создаются и в ряде других армейских полков. К этому времени сфера применения военно-полевых собак значительно расширяется. В 1914 году на ипподроме Семеновского гвардейского полка проводятся очередные испытания служебных собак, в которых участвуют животные, принадлежавшие полиции, железной дороге, министерству обороны и др. ведомствам. Военные собаки демонстрируют умение подносить боеприпасы, находить «раненых», обеспечивать доставку донесений и перевозить пулеметы. Эти задачи четвероногие «солдаты» выполняют в обстановке, максимально приближенной к условиям реального боя. Присутствующие при этом эксперты, в т. ч. иностранные, высоко оценили уровень подготовки российских служебных собак. И все же даже столь убедительная демонстрация возможностей военных собак не сумела заставить руководство министерства обороны России наладить целенаправленную подготовку специалистов и собак, в результате чего российская кинологическая служба вступила в первую мировую войну совершенно не подготовленной. Поэтому в анализе истории этой войны проблемы отечественной военной кинологии практически не освещены.</p>
    <p>В отличие от России, совершенно иначе обстояли дела в Германии. Государственное руководство этой страны серьезно занималось проблемами военной и специальной кинологии. В 1911 г. недалеко от Берлина в Грюнхейде создан питомник со школой дрессировки полицейских собак, наблюдение за его деятельностью было возложено на Конрада Моста. Именно он, одним из первых, поставил дело дрессировки на научную основу. В 1913 году издается специальное наставление по дрессировке, воспитанию и применению собак в германской армии. По разным оценкам специалистов к началу войны немецкая армия насчитывала в своем составе от 10 000 до 30 000 служебных собак, большая часть из них применялась на Восточном фронте. Основная масса этих животных использовалась для несения караульной, сторожевой и санитарной службы. С некоторым отставанием от немцев, но также довольно эффективно военно-полевых собак применяли армии Англии, Франции и Бельгии. Например, на юго-востоке Франции в Вогезах применялось свыше 400 ездовых собак, отзывы о работе которых имели высокую оценку. Самое широкое применение в армиях Франции и Англии нашли посыльные и караульные собаки. Так, караульные собаки оповещали не только о диверсантах, но и о приближающихся вражеских самолетах. К концу войны во французской и британской армиях сложилась стройная система подбора и подготовки служебных собак, состоящая из четырех основных этапов. Первый этап — приемочные питомники, через них шел набор собак. Затем подобранные животные направлялись в питомники-депо, где их мыли и чистили, присваивали им номера и заводили личные карточки. В ходе общей дрессировки на подсобных питомниках изучались индивидуальные особенности каждой собаки и определялось ее дальнейшее предназначение по виду будущей службы. На последнем этапе собаки поступали в войсковые питомники, где готовились по конкретной воинской специальности. Таким образом, опыт применения собак на поле боя в первой мировой войне убедительно продемонстрировал их полезность, а также высокую эффективность и качество выполняемой ими работы. Это подтвердили и последующие военные конфликты, а также весь ход событий второй мировой войны.</p>
    <p>Как уже отмечалось ранее, в России для борьбы с уголовной преступностью собаки начали применяться во второй половине XIX века. Однако в этот период их использование носило эпизодический характер и организационно не было оформлено.</p>
    <p>Но в 1906 году среди группы работников МВД Российской империи возникла идея о создании общества содействия применения собак в полицейской и сторожевой службах. Поддержку этому начинанию оказал директор Департамента полиции М. И. Трусевич. Благодаря его содействию был разработан и затем утвержден устав общества. В состав членов-учредителей вошли: член Государственного совета шталмейстер Высочайшего Двора В. И. Денисов, действительный статский советник, в последующем директор Департамента полиции Н. П. Зуев, прокурор С.-Петербургской судебной палаты в звании камергера Высочайшего Двора П. К. Камышинский и др. высокопоставленные лица России и столицы. 23 сентября 1908 года определением С.-Петербургского Особого по городским делам присутствия указанный устав был внесен в реестр уставов обществ города С.-Петербурга. 19 октября 1908 года было устроено первое всероссийское испытание полицейских собак. Таким образом, эту дату вполне можно считать днем рождения российской кинологии. Это событие удостоил своим присутствием Его Императорское Высочество Главнокомандующий войсками гвардии и Петербургского военного округа Великий Князь Николай Николаевич. Общество при поддержке министра внутренних дел России и статс-секретаря П. А. Столыпина получило возможность на одной из окраин С.-Петербурга создать образцовый питомник и при нем школу дрессировщиков.</p>
    <p>Весной 1907 года в России издается книга «Полицейская собака» под редакцией товарища председателя совета общества В. И. Лебедева. В том же году начинает ежемесячно выходить журнал «Полицейская и сторожевая собака», который дал возможность заинтересованным лицам познакомиться с правилами и особенностями применения собак для сторожевой службы, охраны хозяев, розыска преступников по запаховым следам, поиска раненых на поле боя, выполнения посыльной службы и использования собак в составе подразделений военной разведки. Тем самым, благодаря инициативе активистов-кинологов, в России организационно оформилось первое добровольное кинологическое общество. С его помощью служебные собаки стали активно внедряться в деятельность полиции, военного ведомства, Министерства путей сообщения и т. д. О высокой популярности служебных собак среди российских полицейских говорит тот факт, что почти все руководители губернских сыскных отделений настойчиво просили Министерство внутренних дел выделить в их распоряжение подготовленных проводников с собаками, отмечая при этом важность и нужность таких специалистов для повышения эффективности борьбы с уголовной преступностью. Вот только один из примеров того, как результативно работали собаки в тот период.</p>
    <p>В 1908–1909 годах среди российских полицейских широкую известность приобрел доберман по кличке Треф. Это собака-легенда. Свой авторитет Треф заработал поистине феноменальными розыскными способностями. В его практике был случай, когда он прошел по запаховому следу троих преступников 115 км и все же сумел их настичь и задержать.</p>
    <p>Первая мировая война, последовавшая за ней гражданская война, вызванные ими разруха и развал государственных структур привели кинологическую службу России в полный упадок. Но как только страна приступила к восстановлению экономики, с новой силой встал вопрос о необходимости использования собак в животноводстве, военных областях, ведомствах, занимающихся борьбой с преступностью, охране государственной границы и др. сферах государственной деятельности. Достижению этих задач, особенно в 20-е годы, уделялось большое внимание, для их решения были привлечены известные ученые, опытные практики, профессиональные военные и криминалисты. В результате уже в 1920 году НКВД приступает к созданию первых школ-питомников по подготовке специалистов-кинологов и собак-ищеек для уголовного розыска. Аналогичные подразделения формируются также в пограничных войсках, в наркомате путей сообщения, в составе военизированной охраны и т. п. Весомую лепту вдело развития и совершенствования служебного собаководства в СССР внес ОСОАВИАХИМ (в будущем ДОСААФ), это общество сумело в короткие сроки объединить в своих рядах почти все передовые кинологические силы страны, наладить племенную работу, а также осуществить обеспечение армии и НКВД собаками служебных пород.</p>
    <p>В Красной Армии своеобразным генератором развития военной кинологии стала школа-питомник «Красная Звезда», созданная в 1924 году. За свою долгую историю эта учебная часть сумела подготовить десятки тысяч квалифицированных дрессировщиков, обеспечить армию необходимым количеством собак разных специальностей: санитарных, посыльных, минно-розыскных и др. В 30-е годы армейская кинологическая служба СССР получает свое дальнейшее развитие. Так, в 1934–1935 годах в Московской области (г. Монино) проводятся первые испытания собак-диверсантов». Их сбрасывали с парашютами в специальных коробках, после приземления собаки доставляли взрывчатку к заранее назначенной цели. В 1935 году (р-н Кубинки) демонстрируют свои способности собаки-истребители танков, которые с закрепленными на спине минами имитировали различные варианты подрыва боевых машин. Эти учения проводились в контексте единого плана — ведение диверсионных действий в глубоком тылу противника, одним из авторов этого документа являлся М. Тухачевский.</p>
    <p>В период советско-финской кампании (1939–1940 гг.) служебные собаки использовались в качестве связных, санитарных, а также для поиска снайперов и автоматчиков противника, укрывшихся на деревьях. Внутри государства собаки активно служили в милиции, пограничных и внутренних войсках, в составе военизированной охраны МПС.</p>
    <p>Достаточно вспомнить знаменитого в 30–40-е годы следопыта-пограничника Карацупу Н. Ф. и его не менее знаменитую собаку по кличке Ингус. За время службы на границе они задержали свыше 400 нарушителей.</p>
    <p>Не менее интенсивно служебное собаководство продолжает развиваться в Германии, Франции, Англии и некоторых др. странах. Именно на эти десятилетия приходится открытие И. П. Павловым лабораторного метода изучения условных рефлексов, что послужило основой для создания условно-рефлекторной теории дрессировки собак. Таким образом, дрессировка служебных собак приобрела научную базу, а это позволило сформировать стройную систему подготовки собак к различным видам их деятельности. В свою очередь, развитие науки повлекло дальнейшее совершенствование тактики применения собак в военном деле и борьбе с преступностью, созданию по всей стране сети специальных школ по подготовке кинологов для армии, милиции, пограничных и внутренних войск. Активно ведется издательская работа по выпуску кинологической литературы, продолжаются исследования обонятельного аппарата собаки, запаховых выделений человека. Вот несколько конкретных примеров в подтверждение сказанному. В 1933 г. Главное управление погранохраны и войск ОГПУ под редакцией И. Е. Израилевича выпускает учебник «Кинология», позднее, в 1935 году, издается сборник статей под общим названием «Служебное собаководство» — издатель ОСОАВИАХИМ СССР. Очень много научного материала по проблемам, связанным с собаками сосредотачивается в периодике, издаваемой научно-исследовательскими институтами нашей страны, в частности, в Физиологическом журнале СССР (И. С. Беритов «Исследование индивидуального поведения собак. О прочности и активности индивидуального поведения собак». 1935 г.), в трудах Института по изучению мозга им. В. М. Бехтерева (Дмитриев В. Д. «Выработка условного рефлекса на изменение моторной хронаксии под влиянием раздражения обонятельного рецептора у собак». 1940 г.) и т. д.</p>
    <p>Целенаправленная, хорошо поставленная работа по развитию служебного собаководства в СССР позволила советским кинологам уже в первые месяцы Великой Отечественной войны активно включиться в боевые действия. Собаки нашли самое широкое применение на поле боя, они взрывали фашистские танки, обнаруживали и вывозили раненых, отыскивали мины, обеспечивали устойчивую связь, ходили в разведку, охраняли тылы действующих войск, преследовали шпионов и диверсантов, задерживали бандитов, перевозили грузы и т. д. В годы Великой Отечественной войны на фронте находилось 60 тысяч собак (1944 г.), они обнаружили свыше 4 млн. мин, эвакуировали почти 700 тыс. раненых, подорвали 300 вражеских танков, проложили 8 тыс. км телефонного кабеля. Служебных собак использовали везде, даже в блокадном Ленинграде. Вот как рассказывает Илья Эренбург об одном удивительном параде — выставке собак, имевшем место в послеблокадном городе на Неве: «16 собак шли, пошатываясь от слабости, как и их хозяева. Была там собака-миноискатель с ушами, разрезанными буквально на ленточки осколками мин».</p>
    <p>Заслуги военных кинологов и их четвероногих помощников в достижении победы над врагом были высоко оценены в нашем государстве. Штатный батальон, сформированный из кинологов с собаками, прошедших горнило войны, участвовал в параде Победы 1945 года.</p>
    <p>В послевоенные годы роль служебных собак в армии, пограничных и внутренних войсках, органах МВД по-прежнему не снижается. Однако такое положение дел сохранялось не долго. Революция в военном деле, появление оружия массового поражения, новых суперсовременных видов боевой техники делают дальнейшее массовое использование собак в армии нецелесообразным. Поэтому сфера их применения резко сужается и ограничивается только несением караульной и сторожевой служб. В основном их используют для охраны базовых складов, важных военных объектов, мест расположения атомных подводных лодок и т. п.</p>
    <p>Но боевые действия в Афганистане заставили армейское командование заново восстанавливать статус минно-розыскных собак. Их тонкое чутье и высокое качество работы по обнаружению минно-взрывных устройств в условиях боевых действий позволили сохранить жизнь и здоровье тысячам российских солдат.</p>
    <p>За десять лет Афганской войны школа-питомник «Красная Звезда» подготовила и отправила в действующие части несколько сотен специалистов-кинологов с минно-розыскными собаками. По отзывам, поступившим в школу, можно утверждать, что саперы-кинологи и их четвероногие помощники действовали выше всяческих похвал.</p>
    <p>Если сфера использования собак в ВС России резко сузилась, то в пограничных и внутренних войсках служебные собаки по-прежнему играют важную роль. Они применяются для розыска нарушителей государственной границы, обнаружения лиц, совершивших преступления, ищут взрывчатые вещества, наркотики, оружие, используются для задержания вооруженных бандитов, осуществляют обыск местности, зданий, сооружений, охрану особо важных объектов и т. п.</p>
    <p>Современная служебно-боевая деятельность внутренних войск МВД России, сложность и важность задач, выполняемых войсковыми кинологами в этих условиях, создали предпосылки для постановки вопроса о необходимости образования учебно-научного подразделения по подготовке офицеров-кинологов. Приказом командующего ВВ МВД России в 1990 году на базе Пермского высшего военно-командного училища формируется кафедра кинологии, через четыре года, в 1994 году, на ее основе развертывается кинологический факультет, где курсанты в течение 5 лет постигают военные специальные науки и после этого получают диплом биолога-кинолога.</p>
    <p>В результате определяется новый этап развития в служебной кинологии. Он предполагает дальнейшее совершенствование подготовки специалистов, дрессировки собак, форм и методов их применения с максимальным использованием в этих целях самых современных достижений биологических, педагогических, юридических и др. наук.</p>
    <p>Последние десятилетия мировое сообщество сосредотачивает свои усилия на борьбе с наркоманией и терроризмом. При этом, подавляющее большинство правоохранительных ведомств мира стремится использовать собак для обнаружения наркотических веществ. Они также применяются для задержания террористов, обнаружения взрывных устройств, выявления укрытий оружия и боеприпасов. Особенно успешно в этой области работают кинологи европейских стран. С целью распространения положительного опыта периодически организуются и проводятся международные кинологические конференции, рабочие встречи и другие аналогичные мероприятия. В 1989 году в Австрии состоялась международная встреча кинологов, на которой обсуждались проблемы использования собак, обоняющих наркотики. В ходе обмена мнениями были приведены данные, которые наглядно демонстрируют уровень и эффективность использования собак при поиске наркотических веществ. Вот отдельные примеры: в ФРГ в 1975 г. имелось 200 собак, обоняющих наркотики, а уже в 1988 г. их число возросло до 800 голов. Только в аэропорту Франкфурта-на-Майне с помощью собак-ищеек в 1988 г. было обнаружено свыше 500 кг различных наркотиков.</p>
    <p>В Дании в 1985 г. использовалось 48 собак, обоняющих наркотики. В 1988 г. датские правоохранительные органы осуществили 226 перехватов провоза наркотических веществ, более чем в 50% случаев это было сделано с помощью собак.</p>
    <p>Собаки, обоняющие наркотики, применяются во многих европейских странах, государствах Азии и Африки. К их числу относятся Ботсвана, Эфиопия, Замбия, Южная Корея и другие.</p>
    <p>Борьба с уголовной преступностью требует от органов внутренних дел использовать для этих целей самые передовые достижения науки, в противном случае принимаемые меры не дадут нужного эффекта. Учитывая это, криминалисты Советского Союза разработали и предложили для практического применения метод одорологической выборки (метод криминалистической одорологии), в котором в качестве детектора запаховых веществ используется специально подготовленная собака. О данном методе впервые было заявлено в 1965 году его авторами Безруковым В. В., Винбергом А. И., Майоровым М. Г. и Тодоровым Р. М. Суть предлагаемых действий сводится к изъятию с места преступления запаха, его консервации и последующей идентификации собакой-детектором. За последние десятилетия одорологический метод значительно усовершенствовался, и в настоящее время он успешно применяется при проведении запаховых экспертиз. Разработка, совершенствование и практическое использование одорологического метода является одним из примеров того, какими возможностями обладают собаки и каким образом их можно применять в деле предупреждения, пресечения и расследования преступлений.</p>
    <p>Собака прошла долгий путь с человеком. Столь длительное совместное сосуществование людей и псовых обусловлено, в первую очередь, наличием у собак качеств, приемлемых для человека и его деятельности. В наш век научно-технического прогресса роль собак не оказалась приниженной, а скорее, наоборот, общение с животным, наличие верного четвероногого друга делает людей более добрыми и чуткими, способными понять и оценить живой мир, его значение для человеческого общества. По данным ООН, в 80-х годах в мире насчитывалось примерно 500 млн. собак, в т. ч. 100 млн., проживающих непосредственно с человеком.</p>
    <p>По-прежнему находят самое широкое применение служебные собаки. Наличие в составе войскового или милицейского наряда хорошо подготовленной собаки, позволяет личному составу не только лучше выполнить поставленные задачи, но и повысить психологическую уверенность.</p>
    <p>С учетом изложенного, следует отметить, что необходимость применения собак в военной области, а также для борьбы с преступностью по-прежнему будет существовать, а возможности современных и последующих научных разработок позволят кинологам найти разумное сочетание в использовании технических средств и собак.</p>
    <cite>
     <p><strong>Справка:</strong> В годы боевых действий на территории Чеченской Республики специалистами кинологической службы с помощью минно-розыскных собак обнаружено и обезврежено несколько тысяч взрывоопасных предметов. Многие специалисты-кинологи награждены орденами и медалями, а военнослужащий внутренних войск, дрессировщик минно-розыскной службы младший сержант Бузин А.С. удостоен звания Героя Российской Федерации (посмертно), который со своей собакой обнаружил более ста минно-взрывных устройств (Указ Президента Российской Федерации «О награждении государственными наградами сотрудников ОВД и военнослужащих ВВ МВД России» от 18 ноября 1996 г. № 1579).</p>
    </cite>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 3</p>
     <p>СЛУЖЕБНАЯ КИНОЛОГИЯ И НЕКОТОРЫЕ ПРОБЛЕМЫ МЕТОДИКИ ПОДГОТОВКИ СОБАК</p>
    </title>
    <p>За последние годы кинологическая служба получила широкое распространение в нашей стране. Около пятидесяти тысяч собак несут службу в частях и соединениях Министерства обороны, пограничных войсках, органах и войсках МВД России. Примерно семьсот тысяч собак в различных видах обеспечения используются в народном хозяйстве.</p>
    <p>В ведомствах народно-хозяйственного комплекса страны, клубах служебного собаководства РКФ и других общественных организациях служебные собаки готовятся для выполнения целого ряда специальных задач. Перечень их оказался довольно обширным: подготовка собак-проводников слепых, поисково-спасательной службы, караульных — для охраны особо важных объектов, для поиска наркотических и взрывчатых веществ, оружия и контрабанды, патрульно-поисковой службы в административных центрах и др.</p>
    <p>Необходимость подготовки хороню обученных специалистов и собак к различным видам службы очевидна. Однако по целому ряду позиций эта работа в ведомствах и их структурных подразделениях ведется бессистемно и крайне неудовлетворительно.</p>
    <p>Недавние трагические события в России, Армении и Таджикистане показали, какую роль в поиске погребенных в развалинах людей играют специально подготовленные собаки. К сожалению, эти собаки были не из российских ведомств и общественных организаций, и работали с ними иностранные спасатели из многих стран мира.</p>
    <p>Крайне низкой остается подготовка и применение собак для обследования на утечку магистральных газопроводов, опасных в экологическом отношении грузов на железнодорожном, морском и речном транспорте, поиска наркотических и взрывчатых веществ. Требует к себе внимания усиление подготовки и повышения эффективности применения караульных и сторожевых собак для сопровождения взрывоопасных и высокотоксичных грузов, охраны атомных станций и других объектов повышенной экологической опасности.</p>
    <p>Проведенный анализ задач, решаемых с помощью служебных и специальных собак, говорите необходимости создания современной научно-методической базы для подготовки квалифицированных специалистов-кинологов, изучения целого ряда проблем и направлений.</p>
    <p>Изучение опыта подготовки собак в учебных частях и подразделениях войск показывает, что в большинстве случаев отсутствует научно-обоснованный метод работы с ними, нередко применяется чисто механический подход в методике обучения животных выполнению заданной программы действий. Вместе с тем, современная этология установила, что в поведении собаки прослеживаются и собственные цели. Для умелого и эффективного использования информации, получаемой сенсорными системами животного из окружающей среды и проявляемой в разнообразных формах его поведения, дрессировщик обязан в совершенстве владеть этологией, знать эволюционное прошлое собаки и ее биологию, уметь определять и прогнозировать разрешающие возможности анализаторов слуха, зрения и обоняния.</p>
    <p>Собака наделена «системами раннего оповещения», что своевременно приводит животное в состояние собранности и внимания. Хорошо развитые органы чувств позволяют ей своевременно обнаруживать изменения внешней среды и принимать адекватные ответные действия, в т. ч. — действия в рамках программы научения.</p>
    <p>Надежность работы собаки определяется ее способностью выполнять заданную программу в течение определенного времени, сохраняя при этом требуемый уровень работоспособности. Как уже отмечалось, временные отказы у собак, как правило, обусловлены не потерей работоспособности, а неадекватностью информационных преобразований, связанных в ряде случаев с нарушением методики дрессировки и правил их применения.</p>
    <p>Ошибки, допускаемые при дрессировке собак, по своему характеру делятся на три основные группы: теоретические, тактические и технические.</p>
    <p>Причинами ошибок первой и второй групп следует назвать слабую теоретическую подготовку методистов и дрессировщиков, неумение учитывать границы психологической деятельности собаки, в результате чего действия дрессировщика остаются для нее непонятными. К группе ошибок технического характера относятся: неумелый расчет времени и плохая организация занятий по практике дрессировки; непродуманное и однообразное распределение приемов дрессировки на уроке, вызывающих скуку и вялость собаки; неправильное техническое построение приемов дрессировки и их исполнение.</p>
    <p>Опыт практической работы свидетельствует о том, что дрессировщик на собаку может воздействовать биополем, запаховой информацией, жестом, мимикой, словом, лакомством, механическими и другими раздражителями. Собака, как правило, очень быстро понимает, что от нее хотят, однако заставить животное понимать — это далеко не все. Главная трудность заключается в том, чтобы собака всегда исполняла то, что требуется.</p>
    <p>Рассматривая закономерности общей эволюции в природе, морфологическое и физиологическое развитие организма собаки, а также созревание и проявление ее поведенческих функций, можно сделать вывод, что собака — уникальное животное, с хорошо развитыми сенсорными системами, консолидированной психикой, способностью быстро нарабатывать и удерживать социально-биологические связи.</p>
    <p>Другое важнейшее направление работы — это научно-теоретическое обоснование методики дрессировки собак с учетом новейших достижений в этологии, изучении нервной деятельности животных и человека, генетики поведения и др. Сегодня приходится с сожалением констатировать, что некогда одна из наиболее сильных школ в теории дрессировки, созданная на основе теории отражения и учения академика Павлова И. П. о типах ВНД, утрачивает свои позиции и не обогащается новым содержанием, последними достижениями биологической науки. Для понимания сказанного необходимо обратиться к истории развития павловской нейрофизиологии. Сформулировав рефлекторную теорию и создав объективный метод исследования высшей нервной деятельности, И. П. Павлов не мог предположить, что отдельные положения его учения о рефлексах будут механически использованы в работе с биологическими системами.</p>
    <p>Опыт изучения биологии взаимоотношения дрессировщика и собаки показывает, что в большинстве случаев применяется чисто механический подход в методике научения животного выполнению заданной программы действий.</p>
    <p>Вместе с тем, современная эволюционная теория определяет, что животное в процессе индивидуального развития активно использует унаследованный генетический потенциал и на этой основе стремится приобрести такие свойства, которые гарантируют лучшую приспособляемость организма к постоянно изменяющимся условиям среды. Таким механизмом в организме собаки может быть признано поисковое поведение. Именно оно становится средством индивидуального приспособления.</p>
    <p>Поисковое поведение строится на врожденной основе, но в онтогенезе оно обогащается приобретенными реакциями. Пусковым механизмом для проявления поискового поведения животного могут быть голод, экологический дискомфорт, родительский и половой инстинкты, инстинкты свободы, самосохранения и защиты, социально-биологические инстинкты и связи.</p>
    <p>Например, для того, чтобы получить пищу, животное должно через пусковой механизм разбалансированности процессов ассимиляции и диссимиляции включить поисково-пищевую ориентацию в окружающей среде на достижение конечной цели.</p>
    <p>Физиологические и поведенческие механизмы, с помощью которых животные сохраняют постоянство своей внутренней среды, выступают как единство и борьба противоположностей, генетически унаследованных инстинктов и индивидуально приобретенных реакций поведения с учетом типов ВНД и условий окружающей среды.</p>
    <p>Рассматривая биологический комплекс «дрессировщик — собака», мы должны исходить из того, что это две самостоятельные биологические системы. Их взаимодействие и взаимосвязь обусловлены не только внутренним состоянием каждой системы, но и социально-биологическими отношениями в условиях конкретной среды обитания.</p>
    <p>Многолетний опыт изучения поведения собак и других видов животных показывает, что любой биологический объект, взаимодействуя с окружающей средой, может быть готовым или не готовым к восприятию потока раздражителей, идущих на него извне.</p>
    <p>Физиологически здоровый организм практически всегда готов к восприятию и адекватной переработке посредством ВНД большей части биологически значимых для него раздражителей, но в них он может испытывать потребность или не испытывать ее. Последнее зависит от физиологического состояния организма, его генетического потенциала, приобретенного интеллекта, течения обменных процессов и др.</p>
    <p>В ряде случаев организм животного может оказаться не готовым к восприятию раздражителей среды. Причинами могут быть: сон, гипноз, состояние наркоза, переутомление, болезнь и другие.</p>
    <p>В своем эволюционном развитии биологические системы наделены способностью пропускать через себя раздражители внешней среды и давать на них адекватные ответы на основе генетически обусловленной памяти или научения в постэмбриональном периоде жизни. Отсюда следует вывод, что типы поведения и его основа — поведение поисковое — представляют собой результат генетических и средовых взаимодействий.</p>
    <p>Врожденный и приобретенный компоненты поведения находятся в неразрывном единстве, но удельный вес каждого из них определен уровнем филогенеза: чем более развита нервная система, тем больше может быть вес приобретенных реакций в соотношении с действующими условиями внешней среды.</p>
    <p>Генетическая программа безусловной деятельности, которая в эмбриональном периоде определяет точные сроки закладок и определяющая созревание нервных и мышечных комплексов, функциональных каналов входа и переработки информации, ответов на безусловные раздражители, абсолютно жесткая и не допускает никаких ошибок. Если в силу особых условий произойдет слом генетической программы, могут быть два исхода: индивид погибает или немедленно появляется его изменчивость в наиболее несбалансированных комплексах системы.</p>
    <p>Из сказанного выше следует, что программа научения животных, и в частности собак служебных пород, лежит в пределах генетически допустимых параметров (нагрузок) на функциональные каналы восприятия раздражителей, а также разрешающих возможностей ВНД.</p>
    <p>Поисково-приспособительное поведение собаки в значительной степени зависит от того, в какой мере животное использует свой жизненный опыт, чтобы принимать правильные решения и избегать ошибочных. Этот опыт и научение извлекаются из памяти. Понятие памяти включает в себя хранение и считывание генетически обусловленных программ поведения, а также процессов фиксации, хранения и считывания информации, полученной организмом на протяжении его жизни.</p>
    <p>Исследование характеристик памяти на примере зрительно-обонятельного рефлекса у собак показывает, что потомки наследуют свойства долговременной, а не кратковременной памяти родителей, и что генетические программы пищевого поведения формируются в связи с условиями их содержания и кормления.</p>
    <p>Для высших животных, в том числе собак, поведенческий акт не является случайным порождением физиологических процессов, а программируется как цель, ради которой происходит сложнейшая интеграция анализа и синтеза ВНД. Формированию цели и принятию адекватного, наиболее правильного решения на новом уровне способствует память, удерживающая эффективность прошлого положительного или отрицательного результата.</p>
    <p>Современная теория отражения применительно к живым системам позволяет проследить эволюцию форм сигнальной деятельности у высших животных и человека. В понимании теории отражения как физиологического процесса важное место отводится концепции развития и формирования функциональных систем в онтогенезе.</p>
    <p>В отличие от классических представлений о созревании органа или организма целесообразно делать акцент на дозревание функции.</p>
    <p>Опыт работы, накопленный при разведении собак служебных пород, показывает, что системогенез реализует в процессе эмбрионального развития опережающее отражение действительности, взятой из филогенеза вида.</p>
    <p>Например, новорожденные щенки немецкой овчарки наделены механизмом поиска соска матери и функцией сосания уже после рождения. Возможность наследования признаков, приобретенных в онтогенезе, исключается. Однако самым важным является тот непосредственный факт, что скорость выработки и степень проявления того или иного полезного признака у индивида в онтогенезе может быть хорошим ориентиром для селекционной работы. Последнее включает глубокий анализ как эмбрионального, так и постэмбрионального развития организма. Объективный учет условий среды, режима содержания и эксплуатации материнского организма, а также условий выращивания, воспитания, дрессировки и физических нагрузок на организм щенка позволяет увязать проявление функций с внешними формами и признаками.</p>
    <p>Рассматривая закономерности общей эволюции в природе, морфологическое развитие организма собаки в онтогенезе, а также ее поведенческих функций, можно выделить ряд закономерностей в проявлении типов ВНД и преобладающих реакций поведения:</p>
    <p>1) генетический потенциал кобеля и суки может быть реализован только при слиянии половых клеток и последующим развитием эмбрионов;</p>
    <p>2) в эмбриональном периоде развития щенка генетическая программа определяет точные сроки закладок и опережающего созревания функциональных каналов восприятия раздражителей внутренней и внешней среды организма, а также формирование адекватных ответов посредством ВНД;</p>
    <p>3) врожденный и приобретенный компоненты поведения собаки находятся в непрерывном единстве, но удельный вес каждого из них определен уровнем филогенеза: чем более развита нервно-гуморальная система, тем больше удельный вес приобретенных реакций в процессе индивидуального научения;</p>
    <p>4) сумма приобретенных организмом в онтогенезе возможностей и свойств не может превысить параметров характеристик возможностей, унаследованных от родителей с учетом законов генетики;</p>
    <p>5) условно-рефлекторное поведение собаки и его биологический смысл заключается в том, что оно является индивидуально-приспособительным механизмом организма в постоянно меняющихся условиях внешней среды, а потому маловероятна его наследственная передача.</p>
    <p>Анализ физиологических механизмов работы высшей нервной деятельности у собак, а также изложенные по ним выводы позволяют в последующем перейти к описательному обоснованию порядка реализации генетических программ в процессе научения животных.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 4</p>
     <p>ЭТОЛОГИЧЕСКИЕ И ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ДРЕССИРОВКИ СОБАК</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>1. НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ПОВЕДЕНИЯ И ДРЕССИРОВКИ СОБАК</p>
     </title>
     <p>Эффективность и качество подготовки собак к различным видам деятельности требуют от специалистов-кинологов знания зоопсихологии, этологии, физиологических основ поведения и дрессировки животных, а также умения применять их на практике.</p>
     <p>Сама сущность поведения животных, в частности таких высокоорганизованных как собаки, определяет исключительную сложность ее научной трактовки представителями какой-либо одной дисциплины. Ведь поведение представляет собой совокупность всех проявлений внешней активности животного, направленных на установление жизненно необходимых связей организма со средой.</p>
     <p>В процессе поведения животное изменяет свою деятельность, реагируя на воздействия внешних и внутренних факторов.</p>
     <p>Поведение включает процессы, при помощи которых животные ощущают внешний мир и состояние своего тела и реагируют на них. Решающую роль здесь играет внешняя двигательная активность, слагающаяся из взаимосвязанных движений.</p>
     <p>Поведение в целом, да и практически любой поведенческий акт имеют приспособительный (адаптивный) характер, поскольку в конечном итоге они направлены на установление равновесия с окружающим миром.</p>
     <subtitle>Науки, изучающие поведение</subtitle>
     <p>Исторически сложилось, что изучением поведения животных занимались представители трех областей научного знания — зоопсихологии, физиологии ВНД и зоологии. Разделение труда между данными дисциплинами базируется на различных подходах к исследованию предмета и по сути сохраняется до сих пор. Не так давно оформилось еще одно направление исследований — генетика поведения.</p>
     <p>Чтобы разобраться, как соотносятся эти науки между собой и какой вклад каждая из них вносит в исследование поведения, рассмотрим кратко предмет и методы каждой отрасли знания, а также структуру самого поведения.</p>
     <p>Главная задача<strong> <emphasis>физиологии высшей нервной деятельности — </emphasis></strong>изучение мозговых процессов, лежащих в основе организации целенаправленного поведения.</p>
     <p>Основные методы:</p>
     <p>— условно-рефлекторного изучения поведения животных в лабораторных условиях, где выявляются и анализируются приобретенные при обучении поведенческие акты;</p>
     <p>— морфологические — дают основные сведения о тонком строении структур мозга;</p>
     <p>— биохимические — позволяют изучать вещества, образовавшиеся в структурах мозга в процессе обмена веществ;</p>
     <p>— физиологические — включают несколько экспериментальных приемов (разрушение участков мозга, регистрацию его электрических импульсов и т. д.).</p>
     <p><emphasis>Зоопсихология</emphasis> изучает психическую деятельность животных, т. е. процессы психического отражения внешнего мира и состояния своего тела (ощущения, восприятия, представления) и соответствующие поведенческие реакции.</p>
     <p>Основные методы:</p>
     <p>— собственно зоопсихологические — это детальное изучение движений подопытных животных в ходе решения поставленных задач (метод «лабиринта», «проблемной клетки» и т. д.);</p>
     <p>— условно-рефлекторные — выявляют способности к различению объектов и их признаков, особенности памяти и т. д.;</p>
     <p>— этологические — позволяют изучать виды поведения животных в естественных условиях и в изоляции от действия факторов внешней среды.</p>
     <p>Этологию часто определяют как науку о закономерностях поведения животных в естественных условиях, что дало повод части исследователей определить ее как науку о врожденных формах поведения. Однако менее поверхностный взгляд на поведение животных в природе сразу обнаруживает ошибку, ведь их деятельность в естественной среде обитания — это прочный сплав врожденных и приобретенных компонентов.</p>
     <p>Один из основателей этологии Нико Тинберген сформулировал четыре основных вопроса, на которые необходимо ответить, чтобы понять поведение животных:</p>
     <p>— каковы причины совершения животным того или иного поведенческого акта (механизм поведения);</p>
     <p>— как происходит становление этого акта в процессе индивидуального развития (его онтогенез);</p>
     <p>— каково его значение для выживания (его функция или так называемый биологический аспект);</p>
     <p>— как происходило его историческое развитие (эволюция).</p>
     <p>Ответ на первый вопрос хотелось бы видеть как детально расписанный физиологический механизм поведенческого акта. Однако на данном этапе развития науки большее понимание сложного поведения достигается при рассмотрении его структуры. При этом необходимо твердо уяснить, что поведенческие признаки по сути такие же, как и другие морфологические признаки животных (цвет глаз, волос, рост и т. д). Понять это помогла<strong> <emphasis>генетика поведения — </emphasis></strong>наука, которая изучает влияние наследственных факторов на поведение животных.</p>
     <p>Основой этологии является не только изучение форм поведения отдельных видов животных, но и, прежде всего, сопоставление форм поведения у неродственных видов (т. е. конвергенция, возникающая из-за сходства среды, сходства задачи, сходного давления естественного отбора и ограниченности возможных решений).</p>
     <p>Основные методы этологии:</p>
     <p>— наблюдение, описание, фиксация материала с помощью кино- и фотосъемки и его аналитическая обработка;</p>
     <p>— эксперимент в природе;</p>
     <p>— морфологическое и электрофизиологическое воздействие для выявления этологической адекватности какого-либо стимула. Основные методы генетики поведения:</p>
     <p>— собственно генетические методы (гибридизации, анализа родословных, индуцированного мутагенеза и т. д.);</p>
     <p>— молекулярной биологии и биохимии;</p>
     <p>— зоопсихологические, этологические и т. д. Из рассмотренного выше видно, как широко перекрываются методы наук, изучающих поведение животных, а если упомянуть о том, что все они используют данные друг друга для лучшего понимания и трактовки феномена поведения, то становится ясно, что сегодня мы вплотную подошли к созданию синтетической науки о поведении животных.</p>
     <p>Физиология ВНД, зоопсихология, этология и генетика поведения относятся к фундаментальным биологическим дисциплинам и рассматривают соответствующие проявления жизнедеятельности у различных систематических групп животных.</p>
     <p>Чтобы лучше представить их роль при изучении различных компонентов поведения, обратимся к схеме на рис. 1, где науки, изучающие поведение, составят горизонтальные слои, а различные проявления рассматриваемого феномена — вертикальные. Становится ясно, что физиология, зоопсихология, этология и генетика поведения изучают как врожденные, так и приобретенные компоненты поведения со своих точек зрения и своими методами.</p>
     <image l:href="#i_001.png"/>
     <subtitle>Рис. 1. Науки, изучающие поведение животных</subtitle>
     <subtitle>Структура поведения у собак</subtitle>
     <p>Теперь подробнее рассмотрим саму структуру поведения. Схема соотношения основных элементарных компонентов поведения представлена на рис. 2. Поведенческие акты строятся на трех основных механизмах: инстинктивном, механизме обучаемости и рассудочной деятельности (разуме). В результате интеграции компонентов формируется целостный поведенческий акт, который можно определить как унитарную реакцию.</p>
     <p>Из трех представленных на рисунке компонентов два — обучение и разумное поведение — можно объединить как приобретенные формы поведения, а инстинкты представить в качестве врожденных форм поведения.</p>
     <p>Отдельные унитарные реакции складываются в многоактное поведение, связанное с обеспечением основных биологических потребностей организма, так называемые биологические формы поведения.</p>
     <image l:href="#i_002.png"/>
     <subtitle>Рис. 2. Схема соотношения основных элементарных компонентов поведения (по Л. В. Крушинскому, 1977)</subtitle>
     <p>Необходимо остановиться на трудностях в использовании терминов «врожденный — приобретенный». Термин «врожденный» относится к наследственности (генотипу) и может быть применим в основном к проявлениям поведения низших животных. Термин «приобретенный» относится к внешним проявлениям признаков — фенотипу. Однако все проявления поведения реализуются в пределах фенотипа и все имеют свою генетическую основу. Те формы поведения, которые не претерпевают значительных модификаций в процессе индивидуального развития (онтогенезе), т. е. при трансформации генотипа в фенотип, называются врожденными. Формы поведения, претерпевающие различные модификации под влиянием внешних воздействий, которым подвергается их носитель на протяжении жизни, называются приобретенными.</p>
     <p>У таких высокоорганизованных животных как собаки хорошо представлены различные формы приобретенного поведения.</p>
     <p>Итак, поведение по уровню модификаций в онтогенезе (по способу приобретения) делится на:</p>
     <p>— врожденное (инстинкты);</p>
     <p>— приобретенное (обучение, разумное поведение).</p>
     <subtitle>Врожденное поведение собак</subtitle>
     <p>Удачную классификацию инстинктов как сложнейших безусловных рефлексов, составляющих потребностно-эмоциональную основу поведения, предложил П. В. Симонов (табл. 1). В данной таблице представлены биологические и социальные потребности, которые определяют поведение животных, в частности, собак. Наиболее важные для нас перечислены ниже.</p>
     <image l:href="#i_003.png"/>
     <subtitle>Таблица 1. Сложнейшие безусловные рефлексы животных (по П. В. Симонову, 1986)</subtitle>
     <p><strong><emphasis>Удовлетворение витальных потребностей.</emphasis></strong> Первую самостоятельную группу составляют витальные рефлексы. Они обеспечивают сохранение индивидуума и через это — сохранение вида.</p>
     <p>Признаки витальных рефлексов:</p>
     <p>— неудовлетворение соответствующей потребности ведет к гибели животного;</p>
     <p>— удовлетворение потребности не требует обязательного участия другой особи того же вида.</p>
     <p><strong><emphasis>Пищевые потребности</emphasis></strong> накладывают существенный отпечаток на поведение. Многие псовые — животные стайные. Охотничье поведение почти всех псовых определяется тем, что они преследуют добычу в открытую, догоняют ее, когда она обращается в бегство. Способность вынюхивать, выслеживать добычу, длительно преследовать ее, согласовывать действия в стае при загонной охоте характерна не только для диких псовых, но и для представителей многих пород собак.</p>
     <p><strong><emphasis>Оборонительные рефлексы</emphasis></strong> и их реализация зависят от конкретных условий. Например, бегство от опасности сменяется агрессией, когда животному некуда бежать. Здесь применима концепция смены «дистанции бегства» «дистанцией нападения». Эти дистанции зависят как от видовой принадлежности, так и от индивидуальных особенностей животного. У наиболее сильных, агрессивных, хорошо вооруженных представителей «дистанция нападения» больше, чем у более слабых собратьев.</p>
     <p>Если при пищевом поведении истинная агрессия практически не встречается, то здесь она присутствует в полной мере, причем как при межвидовых, так и внутривидовых контактах. У собак данное поведение обслуживают демонстрации (ритуальные позы, мимика и т. д.). Агрессивные демонстрации призваны предупредить об опасности со стороны нападающего, а поведение подчинения — сдерживать агрессию.</p>
     <p>Данное поведение входит как составная часть во многие формы социального поведения — полового, родительского, территориального, иерархического. Поскольку такие сильные и агрессивные хищники как собаки являются стайными животными, у них очень развиты ритуальные действия, как предупреждающие, так и надежно сдерживающие нападение при внутривидовых конфликтах.</p>
     <p><strong><emphasis>Удовлетворение социальных потребностей.</emphasis></strong> Вторую группу поведенческих реакций образуют ролевые (зоосоциальные) сложные безусловные рефлексы, которые возникают при взаимодействии с особями своего вида. При рассмотрении данной группы рефлексов необходимо помнить — особенности исторического развития привели к тому, что собаки, живущие бок о бок с человеком, воспринимают последнего как представителя своей стаи либо считают себя членом человеческого сообщества.</p>
     <p>Наиболее простые формы ролевых отношений возникают при взаимодействии половых партнеров. Успешность репродуктивного (полового) поведения определяется не только гормональным фоном и наличием соответствующих внешних стимулов, но и индивидуальным опытом общения с особями своего вида, который влияет на восприимчивость к внешним раздражителям и на усовершенствование соответствующих движений, включая готовность к спариванию. Большую вероятность успешного спаривания обеспечивает поведение ухаживания — сложный ритуал, несущий видоспецифические черты.</p>
     <p>Не менее сложен и разнообразен репертуар родительского поведения, который у собак начинается до появления на свет детенышей.</p>
     <p>Забота о потомстве тесно связана с уровнем социализации, т. к. с первых же дней щенок тесно общается с матерью. Изоляция от матери или того, кто ее заменяет, приводит у животных к драматическим результатам — компенсациям в форме реакции самоконтакта и т. п. Потребность в социальном контакте, в общении и ласке имеет самостоятельное, генетически предопределенное значение для формирования полового, родительского и других форм общественного поведения.</p>
     <p>Значительное влияние на нормальное развитие щенков оказывает их изоляция от матери, но в то же время очевидна и огромная роль взаимодействий со сверстниками. Изоляция от сверстников нарушала у щенков формирование памяти и полового поведения. Такие животные крайне неустойчивы к информационным нагрузкам, у них под влиянием несложных условно-рефлекторных задач возникало типичное невротическое состояние.</p>
     <p>Если половое и родительское поведение встречаются у животных, не образующих истинное сообщество, то для большинства видов ролевых взаимоотношений сообщество необходимо.</p>
     <p>Для собак характерно формирование истинного сообщества, представляющего собой стабильную группу, члены которой поддерживают интенсивную коммуникацию и находятся в некоторых постоянных отношениях друг с другом. В этих отношениях выделяют четыре основные категории:</p>
     <p>— родителей — детенышей;</p>
     <p>— по поводу распределения ресурсов (пища, пространство и т. д.);</p>
     <p>— асимметричные (иерархия);</p>
     <p>— дружбы с одним или несколькими представителями своего вида.</p>
     <p>Организованные сообщества характеризуются сложной системой коммуникации, разделением социальных ролей (у собак, например, вожак, охранник и т. д.), стремлением членов сообщества держаться в тесной близости друг к другу, относительным постоянством состава и затруднением доступа в него особей того же вида, но не являющихся членами данной группы.</p>
     <p>Структурируют сообщество, в основном, отношения<strong> доминирования и территориальности.</strong></p>
     <p>Под доминированием понимается утверждение за особью в ее отношениях с другими членами сообщества определенного ранга (роли). Территориальность тесно связана с доминированием. Территория — это область, в пределах которой ее постоянный обитатель пользуется правом первенства в отношении доступа к ограниченным ресурсам, т. е. является доминантом. Типы доминирования и территориальности могут меняться у одних и тех же особей в зависимости от конкретной обстановки.</p>
     <p>К врожденным рефлексам саморазвития (удовлетворения индивидуальных потребностей) относятся разнообразные проявления ориентировочно-исследовательского поведения, рефлекс свободы и рефлексы превентивной (предварительной) «вооруженности» — игровой и имитационный.</p>
     <p>Для них характерны два момента:</p>
     <p>— они не связаны с наличной ситуацией и обращены в будущее;</p>
     <p>— самостоятельны, т. е. не вытекают из других потребностей и не сводятся к другим мотивациям.</p>
     <p><strong><emphasis>Исследовательское поведение</emphasis></strong> побуждается потребностью в получении информации. Элементарные исследовательские акты появляются очень рано, например, маятникообразные движения головой щенка в поисках соска матери. Далее возникают более сложные реакции — обнюхивание, присматривание, прислушивание, а затем уже подлинно исследовательские акты.</p>
     <p>Ориентировочно-исследовательская активность служит поиску и обнаружению биологически значимых сигналов. С ориентировочного рефлекса начинается практически любой контакт животного с факторами среды. Эти элементарные ориентировочные реакции выполняют роль неспецифической активации различных систем (нервной, сенсорной). Само исследовательское поведение может быть базой для выработки условных инструментальных рефлексов и может играть решающую роль при формировании образного обучения.</p>
     <p>Важность потребности в постоянном получении информации и, следовательно, важность данного типа поведения доказываются экспериментально, когда воспитание молодых животных в «обедненной» среде приводит не только к расстройствам поведения, но и влияет на массу, толщину коркового вещества и уровень метаболических процессов мозга.</p>
     <p>В самостоятельную группу потребностей и поведенческих форм их удовлетворения выделяют потребности в приобретении опыта, навыков, умений, которые понадобятся животным в будущей жизни. Это подражательное поведение, обеспечивающее передачу опыта в поколениях и лежащее в основе «сигнальной» (не генетической) наследственности, которая занимает у высокоразвитых животных все большее место. При этом необходимо выделить инстинктивные формы имитации, например, когда испуганное и убегающее животное вызывает подражание других животных в стае.</p>
     <p>Под<strong> <emphasis>игровым поведением</emphasis></strong> понимают совокупность двигательных актов организма, включающих определенные мышечные группы, используемые в дальнейшем взрослыми животными в соответствующих жизненных ситуациях при бегстве, борьбе, добыче пищи, размножении и т. д. В процессе реализации игровой деятельности животное тренирует соответствующие поведенческие стереотипы, обогащается информацией об окружающей среде, практикуется во взаимодействии со сверстниками, усваивает нормы группового поведения.</p>
     <p>Формирование любой формы видотипичного, наследственно «закодированного», т. е. инстинктивного поведения в онтогенезе всегда сопряжено в той или иной степени с какими-либо элементами индивидуально приобретаемого поведения-обучения. Инстинктивные движения (врожденные двигательные координации) обычно генетически строго фиксированы. Инстинктивные же действия и инстинктивное поведение являются в той или иной степени пластичными благодаря включению в них благоприобретенных компонентов.</p>
     <subtitle>Приобретенное поведение собак</subtitle>
     <p>Выше уже указывалась важность различных форм врожденных действий для формирования в онтогенезе видоспецифического поведения, однако накопленного в генофонде видового опыта оказывается недостаточно, чтобы обеспечить нормальное существование особи в постоянно меняющейся среде. Для крупных, подвижных хищников при активных столкновениях с большим количеством объектов необходимо приобретение собственного, индивидуального опыта. Этот опыт приобретается различными путями, в основе которых лежит общая способность животного к обучению, в свою очередь связанная со свойством фиксировать на какой-то срок элементы обучения, т. е. с памятью.</p>
     <p><strong><emphasis>Обучение — </emphasis></strong>это процесс накопления индивидуального опыта особью, охватывающий широкий круг явлений: привыкание (габитуация), запечатление (импринтинг), образование условных связей, наработку «памяти» мышц и движений, элементарную рассудочную деятельность, реакции сенсорного различения и др. Обучение оценивается по результатам поведения. Однако необходимо отметить, что отсутствие наблюдаемого ответа не означает отсутствие научения, поэтому наша оценка данного процесса в той или иной мере субъективна и вероятностна.</p>
     <p>Общих законов обучения, скорее всего, не существует. В таблицу (табл. 2) классификации форм обучения включены все виды приобретенного поведения, т. е. собственно обучение и разумное поведение.</p>
     <image l:href="#i_004.png"/>
     <subtitle>Таблица 2. Классификация форм обучения (по А. С. Батуеву, 1991)</subtitle>
     <p>Рассмотрим основные категории обучения.</p>
     <p><strong>а) Неассоциативное, облигатное, стимул-зависимое обучение.</strong></p>
     <p>Обычно встречается на ранних этапах онтогенеза при достаточно постоянном видоспецифичном наборе средовых факторов (родильная камера, нора, мать, однопометники и др.). Данное обучение предназначено для быстрого усвоения жизненно необходимых условий существования и является обязательным<strong> — <emphasis>облигатным</emphasis></strong> для всех особей данного вида.</p>
     <p>При этом обучении не требуется непременного совпадения (ассоциации) внешних сигналов с той или иной целостной деятельностью организма, т. е. не требуется подкрепления, достаточно лишь соответствующего стимула, следовательно, обучение — стимул-зависимое.</p>
     <p><strong>б) Ассоциативное, факультативное, эффект-зависимое обучение.</strong></p>
     <p>На более поздних этапах развития поведение становится более активным: щенок начинает исследовать окрестности гнезда, сталкивается с незнакомыми предметами, животными и т. д. Расширяется спектр факторов, которые могут приобретать то или иное сигнальное (предупреждающее) значение при их совпадении (ассоциации) с целостной биологической реакцией организма. При этом один и тот же фактор для разных животных может иметь различное значение в зависимости от конкретной ситуации, а обучение будет носить необязательный<strong> — <emphasis>факультативный</emphasis></strong> характер.</p>
     <p>Это эффект-зависимое обучение, т. е. оно определяется результатами контакта организма со средой. От относительно пассивного восприятия среды животное переходит к активному процессу формирования собственной среды путем извлечения для себя ее функциональных составляющих, значимых для выполнения тех или иных актов поведения.</p>
     <p><strong>в) Когнитивное обучение.</strong></p>
     <p>Термин «когнитивное обучение» берет начало в учении о «когнициях» (англ. cognition — познание, познавательная способность) — знаниях о всех деталях ситуации, которые организуются таким образом, чтобы их можно было использовать, когда они понадобятся.</p>
     <p>Это высшие формы обучения, свойственные в основном взрослым животным, при этом у них создается целостный образ окружающей среды. Когнитивное обучение основано на формировании функциональной структуры среды, т. е. на извлечении законов и связей между отдельными ее компонентами. Для когнитивного обучения действия животного не являются необходимыми, здесь достаточно «созерцания» окружающей обстановки. Данную категорию можно назвать разумным поведением.</p>
     <p>Необходимо отметить, что иногда весьма затруднительно отнести то или иное действие к определенной категории обучения. Разные формы могут встречаться вместе, облегчая животному достижение необходимого результата.</p>
     <subtitle>Неассоциативное обучение</subtitle>
     <p><strong><emphasis>Суммаццонная реакция.</emphasis></strong> В основе этого явления лежат сенсибилизация — повышение чувствительности нервной ткани к раздражающим агентам, и фасилитация — облегчение запуска именно данной реакции.</p>
     <p>У высших животных, собак в частности, суммационная реакция при обучении не играет значительной роли, однако клеточные механизмы суммации участвуют в процессах обучения и памяти.</p>
     <p>Чтобы понять проявление данной реакции у собак, рассмотрим такую ситуацию: предварительное ознакомление собаки с каким-либо стимулом (зажигающейся электрической лампочкой) вне связи с другими событиями приводит к тому, что на данный стимул легче вырабатывается условный рефлекс. В описываемом случае совпадение зажигания лампочки с кормлением быстрее приводит к тому, что горящая лампа становится для экспериментального животного сигналом о последующем кормлении, чем для собаки, не знакомой с подобным раздражителем.</p>
     <p><strong><emphasis>Привыкание</emphasis></strong> (габитуация) состоит в относительно устойчивом ослаблении реакции вследствие многократного предъявления раздражителя, не сопровождающегося каким-либо биологически значимым агентом (пищевым, оборонительным и т. д.), т, е. без подкрепления. По сути, привыкание — это подавление незначимых реакций.</p>
     <p>Наиболее распространенная и играющая большую роль при дрессировке собак форма привыкания — ориентировочный рефлекс, который при повторении вызвавшего его раздражителя постепенно угасает. С ориентировочного рефлекса начинается любой анализ раздражении. Его сущность — в повышении возбудимости сенсорных систем для наилучшего восприятия действующих на организм раздражителей с целью установления их биологического значения.</p>
     <p>В составе ориентировочного рефлекса выделяются:</p>
     <p>— начальная реакция тревоги, которая сопровождается повышением тонуса мышц и фиксированием позы;</p>
     <p>— исследовательская реакция внимания (поворот головы, ориентация рецепторов по направлению к раздражителю).</p>
     <p>Ориентировочная реакция возникает не на стимул как таковой, а при сличении стимула со следом, оставленным в нервной системе прежними раздражителями. Если стимул и след совпадают, то ориентировочная реакция не возникает, а если нет — то она возникает и оказывается тем интенсивнее, чем больше выражено рассогласование. Итак, в ходе многократного предъявления раздражителя отмечается первоначальное усиление ответа с последующим его подавлением — привыканием. Привыкание нужно отличать от утомления (истощения нервной системы) и сенсорной адаптации (настройки органа чувств на раздражитель определенных параметров).</p>
     <subtitle>Импринтинг (запечатление)</subtitle>
     <p>Особое место в обучении занимают процессы, происходящие на ранних этапах индивидуального развития (пренатального и постнатального онтогенеза), связанные с установлением отношений в семье, стае, группе.</p>
     <p>Комплекс поведенческих адаптации молодых животных, обеспечивающих первичную связь с родителями, членами стаи, вида и др., реализующих уже сформированные механизмы восприятия и реагирования, называется импринтингом (запечатлением).</p>
     <p>Характерные особенности импринтинга:</p>
     <p>1) приурочен к определенному периоду жизни — «критическому» или «чувствительному»;</p>
     <p>2) необратим, он не уничтожается последующим опытом и сохраняется на всю жизнь;</p>
     <p>3) запечатление происходит в тот период, когда соответствующее поведение еще не развито (например, половое);</p>
     <p>4) первоначально под импринтингом понимали «супериндивидуальное запечатление», т. е. запечатление видоспецифических характеристик партнеров.</p>
     <p>Выделение четырех характерных особенностей было связано с объектом изучения — реакцией следования у новорожденных зрелорождающихся животных. Так, птенцы выводковых птиц (уток, гусей) считают матерью и следуют за тем движущимся объектом, который попадает в их поле зрения сразу после вылупления, подкрепления в данном случае не требуется, т. е. не важно, будет ли этот объект их кормить и водить.</p>
     <p>Изучение данного явления показало, что запечатлеваться могут не только родители или видоспецифический партнер, но и член стаи, предпочтительный половой партнер, место жизни, характерное для вида и популяции поведение, включая акустическое и т. д. Практически в пределах каждого инстинкта есть место для определенного стимула, который животное запоминает путем запечатления. Приведем пример: наиболее частого партнера по играм собаки, когда им было 3–4 месяца, воспринимают затем как предпочтительного полового партнера.</p>
     <p>Иными словами, чтобы в дальнейшем узнавать своих и свое, молодым животным достаточно их видеть, слышать, обонять в определенный (чувствительный) период своей жизни.</p>
     <p>Животное, которое запечатлело определенный стимул, тем не менее способно переучиваться, если эффект от поведения будет значимым, что не отменяет необратимости импринтинга.</p>
     <p>Импринтинг присущ в основном ранним периодам жизни животных, когда их окружение ограничено и достаточно стереотипно. Запечатление элементов характерной для данного вида среды позволяет наиболее экономно передавать молоди необходимую часть группового и видового опыта. Импринтинг может служить примером долговременной образной памяти, возникшей без биологического подкрепления после одноразового (или кратковременного) воздействия раздражителя.</p>
     <p><strong><emphasis>Подражание или имитация</emphasis></strong> также принимает участие в формировании реакций преимущественно у молодых животных, нередко вместе с импринтингом. В результате подражания животное выполняет видотипичные движения при непосредственном наблюдении за действиями других животных своего вида. Поведение старшего здесь является побуждающим фактором. В природе в значительной степени за счет имитации происходит формирование поведения в рамках видового стереотипа: молодые учатся охотничьим приемам, общению с представителями своей стаи, глядя на старших и повторяя их действия.</p>
     <p>Таким образом, рассмотренная категория обучения в значительной степени обеспечивает жизнедеятельность особи на ранних этапах, закладывает основы и развертывает видоспецифическое поведение.</p>
     <subtitle>Ассоциативное обучение</subtitle>
     <p><strong><emphasis>Классические условные рефлексы.</emphasis></strong> Формы ассоциативного обучения характеризуются совпадением во времени какого-либо воспринимаемого безразличного раздражителя (внешнего или внутреннего) с деятельностью самого живого организма. Биологический смысл такого раздражителя в его сигнальности, т. е. в приобретении этим раздражителем роли предупреждающего фактора, сигнализирующего наступление предстоящих событий и подготавливающего организм к взаимодействию с ними.</p>
     <p>Учение об условных рефлексах было разработано И. П. Павловым на слюноотделительных рефлексах у собак. Собаке предъявляли посторонний раздражитель, например, звонок, который играл роль условного раздражителя, затем собаку кормили. Пища (безусловный раздражитель), попадая в рот, вызывала реакцию безусловного слюноотделения. После некоторого числа повторений данной комбинации звонок становился условным сигналом и вызывал слюноотделение без попадания пищи в ротовую полость. Такой принцип выработки условного рефлекса был воспроизведен и в другой экспериментальной ситуации, а именно в случае применения электрооборонительных безусловных рефлексов. Посторонний раздражитель сочетался со слабым электроболевым стимулом, приводящим к отдергиванию ноги у собаки. Спустя некоторое время отдергивание конечности возникало после предъявления одного условного сигнала.</p>
     <p>Для объяснения механизма образования условной связи была использована концепция рефлекторной дуги (рис. 3).</p>
     <image l:href="#i_005.png"/>
     <subtitle>Рис. 3. Схема образования условной связи</subtitle>
     <p><strong>Условные обозначения:</strong></p>
     <p><strong>А</strong> — рефлекторная дуга безусловного ответа на звуковой раздражитель.</p>
     <p><strong>Б</strong> — рефлекторная дуга безусловного ответа на болевой раздражитель.</p>
     <image l:href="#i_006.png"/>
     <p>Возбуждение при действии соответствующего раздражителя поднимается по афферентным путям к центральным отделам в головном мозге, где включается и соответствующий исполнительный центр. Заканчивается дуга прохождением сигнала по эфферентным путям до рабочего органа. В пределах головного мозга в «центре конвергенции» сходятся условный и безусловный раздражители. Многократные сочетания включают механизмы потенциации путей условного сигнала. Сам сигнал приобретает способность запускать условно-рефлекторный акт. В дальнейшем нисходящая часть рефлекторной дуги А (5, 6) и восходящая часть рефлекторной дуги Б (1, 2, 3) безусловного представительства рационально-упредительно отбрасываются и новая условно-рефлекторная дуга приобретает законченный вид по пунктам (1, 2, 3, 4, 4, 5, 6).</p>
     <p>Полного тождества безусловной реакции по условному сигналу не возникает. Правильнее говорить в этом случае о подобии, а не об идентичности.</p>
     <p>Описанные выше рефлексы получили название классических условных рефлексов или условных рефлексов первого типа.</p>
     <p>Благодаря таким рефлексам у животного возникает первичная ориентация по признакам окружающей среды, достигается адаптация (приспособление) к внешним условиям. В этих случаях животное выступает достаточно пассивным участником событий. Деятельное начало сведено к более или менее простым безусловно-рефлекторным актам.</p>
     <p><strong><emphasis>Инструментальные условные рефлексы.</emphasis></strong> Часть исследователей в самостоятельную группу условных рефлексов выделяют такие, которые строятся на основе активной целенаправленной деятельности животного. Последовательность событий здесь зависит не только от внешней сигнализации, но и от поведения самого животного.</p>
     <p>Приведем пример. Собака закрыта в клетке, вне которой находится пища. Пытаясь добраться до кормушки, собака случайно нажимает на вертушку, закрывающую дверь, и клетка открывается — путь к пище свободен. После нескольких (нередко очень немногих) совпадений у собаки вырабатывается связь: надо нажать на вертушку, чтобы открыть дверь и достать еду. Для управления этим процессом действия собаки подводят под стимульный контроль. Перед нажатием на вертушку включают посторонний раздражитель, в результате чего устанавливается связь: <emphasis>сигнал — нажатие на вертушку — получение пищи.</emphasis> В данной цепи заключительное звено (получение пищи) впоследствии можно опустить.</p>
     <p>Среднее звено здесь выступает в качестве активного взаимодействия со средой. От этого звена зависит успешность поведенческого акта в форме достижения пищевого подкрепления. Следует иметь в виду, что двигательный акт не имеет связи по происхождению с получением пищи, эта связь формируется в процессе предварительной тренировки.</p>
     <p>Данные рефлексы называют также условными рефлексами второго типа или оперантным обучением. По существу этот вид обучения не отличается от обучения с помощью проб и ошибок, одним из распространенных примеров которого является выработка у животных навыков ориентации в лабиринте.</p>
     <p>Сущность инструментальной деятельности заключается в изменении взаимоотношений организма со средой, что происходит либо при изменении его положения в пространстве (локомоторная деятельность), либо при воздействии организма на окружающие предметы (манипуляторная деятельность).</p>
     <p>Таким образом, системы классических и инструментальных условных рефлексов, участвуя в сложной конструкции адаптивного поведения, значительно расширяют приспособительные возможности животного, которое выступает в качестве активного фактора взаимодействий со средой.</p>
     <subtitle>Когнитивное обучение. Образное (психонервное) поведение</subtitle>
     <p>При изучении поведения животных по методу свободного перемещения в экспериментальном манеже получили факты, которые было невозможно объяснить с позиций теории условно-рефлекторного обучения.</p>
     <p>Собаке в определенном месте экспериментального помещения однократно подкладывали пищу. Затем, если ей показывали данное помещение или часть его, собака вела себя так, словно у нее создался образ или конкретное представление пищи и ее местоположения в данной среде. Животное производит такое же ориентировочное движение головой, как и при непосредственном восприятии, ведет себя точно так, как при восприятии, т. е. идет к месту пищи, обнюхивает его и, если находит пищу, съедает ее. Такое психонервное поведение, направляемое образами, стали называть произвольным, в отличие от автоматизированного, непроизвольного условно-рефлекторного.</p>
     <subtitle>Особенности психонервной деятельности (по И. С. Бериташвили):</subtitle>
     <p>1. Психонервная активность интегрирует элементы внешней среды в одно целое переживание, производящее целостный образ. Для этого достаточно, чтобы животное один раз восприняло эту среду.</p>
     <p>2. Психонервный комплекс образа легко воспроизводится под влиянием только одного компонента внешней среды или раздражения, напоминающего эту среду.</p>
     <p>3. Это воспроизведение может происходить спустя длительное время после начального восприятия жизненно важной ситуации. Иногда образ может удерживаться всю жизнь без повторного его воспроизведения.</p>
     <p>4. Индивидуально приобретенные реакции, направляемые образом, легко автоматизируются при их повторении и осуществляются по всем законам условно-рефлекторного обучения.</p>
     <p>5. Двигательная активность животного при репродукции образа зависит от условий его формирования, от давности возникновения, его жизненного значения, пространственных признаков ситуации.</p>
     <p>6. Психонервная активность высших позвоночных животных преобладает над другими формами обучения и является определяющим фактором поведения.</p>
     <p>Система нейронов (нервных клеток), продуцирующая образ, может производить непосредственно только ориентировочную реакцию. Все остальное поведение животного опирается на разные двигательные акты прирожденного и условно-рефлекторного характера в соответствии с образом и окружающей ситуацией. Значит образ — это вектор предстоящего рефлекторного поведения.</p>
     <subtitle>Элементарная рассудочная деятельность</subtitle>
     <p>Наиболее характерное свойство элементарной рассудочной деятельности — это способность улавливать простейшие эмпирические (опытные) законы, связывающие предметы и явления окружающей среды, и возможность оперировать этими законами при построении программ поведения в новых ситуациях (т. е. способность к экстраполяции — переносу предварительно воспринятой тактики изменения в среде на дальнейшие события для построения логики своего будущего поведения).</p>
     <p>Основной экспериментальный подход состоит в следующем (рис. 4, по Л. В. Крушинскому): животное должно находить кормушку, двигающуюся с постоянной скоростью, которая небольшой отрезок времени проходит на виду у животного (собаки), а затем скрывается за ширмой.</p>
     <image l:href="#i_007.png"/>
     <subtitle>Рис. 4. Схема экспериментальной обстановки для изучения способности животных к экстраполяции (а, б, в)</subtitle>
     <p><strong>П — миска с пищей</strong></p>
     <p><strong>Ш — ширма со стеклом</strong></p>
     <p><strong>С — место выпуска и возможный маршрут движения собаки</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В процессе элементарной рассудочной деятельности происходит сличение уловленных в данный момент законов с теми, которые были познаны в предшествующей жизни. В результате такого сравнения осуществляется выбор наиболее адекватного пути решения задачи.</p>
     <p>Данный тип поведения ближе всего к когнитивному в трактовке Э. Толмена, т. е. такому, при котором животное приобретает так называемую когнитивную карту, указывающую, каким образом соответствующие причинные или пространственные характеристики внешнего мира связаны друг с другом.</p>
     <p><strong><emphasis>Вероятностное прогнозирование.</emphasis></strong> Под вероятностным прогнозированием понимается предвосхищение будущего, основанное на вероятностной структуре прошлого опыта и информации о наличной ситуации. Это основа для создания гипотез о предстоящем будущем, причем каждой из них придается определенная вероятность. В соответствии с прогнозом осуществляется подготовка к действию, приводящему к наибольшей вероятности достижения цели.</p>
     <p>Теория данного типа обучения исходит из представлений о предсказании статистических закономерностей событий окружающей среды. Вероятностное прогнозирование — результат жизни в вероятностно организованной среде. В среде животное сталкивается со многими раздражителями, которые нужно статистически обработать, чтобы выявить повторяемость событий, и в соответствии с наиболее вероятным их повторением выбрать оптимальную стратегию поведения с учетом наличных средств, приводящую к удовлетворению потребностей животного.</p>
     <p>На прогулке с собакой можно наблюдать, как она прогнозирует возможный маршрут движения и поведение своего хозяина. Этот тип обучения особенно важен на начальных этапах дрессировки, когда собаке объясняют, что от нее хотят.</p>
     <p>Заканчивая рассмотрение когнитивных форм обучения, надо отметить, что они, опираясь на весь широкий репертуар более простых форм облигатного и ассоциативного обучения, выступают в качестве одного из фундаментальных механизмов высшей нервной деятельности животных.</p>
     <p>Хочется сказать несколько слов о поведении по типу инсайта, которое не вошло в приведенную классификацию. Иногда можно наблюдать, как животное решает какую-либо задачу в результате «озарения» (инсайта), по крайней мере, так кажется постороннему наблюдателю. Данная концепция достаточно спорна, поэтому мы лишь упоминаем о ней.</p>
     <p>Вернемся к схеме соотношения основных элементарных компонентов поведения (рис. 2). Из приведенного выше текста видно, как тесно переплетаются различные формы поведения. Обучение модифицирует сложные безусловные рефлексы, а в проблемной ситуации разумное поведение является вектором для целостных поведенческих актов. Поведение такого высокоорганизованного животного как собака — это сплав различных составляющих, которые нельзя отрывать друг от друга, недоучитывать и излишне примитизировать.</p>
     <subtitle>Структура текущего поведенческого акта у собак</subtitle>
     <p>Теперь рассмотрим, как строится поведение собаки с точки зрения теории функциональных систем, разработанной более 50 лет тому назад академиком П. К. Анохиным. Согласно этой теории, организм животного работает по принципу функциональных систем как единое целое, и в нем нет отдельно функционирующих органов. Организм — это единое содружество и взаимодействие всех органов и тканей, базирующееся на принципе саморегуляции и взаимодействия. Деятельность организма активно направлена на многопараметричный приспособительный результат — выживание.</p>
     <p>С этой целью в организме формируются иерархически организованные функциональные системы, каждая из которых обеспечивает достижение своего конкретного приспособительного результата, т. е. поддержание и реализацию вполне определенной функции организма (акта глотания, дыхания, движения, уровней артериального давления крови, метаболических компонентов, питательных веществ и др.), а также формирование и реализацию врожденных и приобретенных форм поведения. Таким образом, наравне с другими существующими функциональными системами организма, в тесной с ними взаимосвязи существуют системы, обеспечивающие деятельность организма на поведенческом, более высоком уровне организации. Приспособительный результат поведения — удовлетворение потребностей организма.</p>
     <p>Итак, с позиции теории функциональных систем текущее поведение животных, собак в частности, в основном определяют естественные биологические и социальные (зоосоциальные) потребности. (Вспомним классификацию инстинктов, составляющих потребностно-эмоциональную основу поведения.) То есть, если собака голодна, она ест, а если еда недоступна, то ищет подходящий источник пищи.</p>
     <p>Одновременно у собаки может быть несколько потребностей, но в каждый конкретный момент в реальное поведение может преобразоваться лишь одна из них — наиболее сильная. Если собака хочет есть и играть, то, вероятнее всего, она сначала поест, а затем начнет бегать. В том случае, когда потребность в еде не очень велика, а собака давно сидит дома или в вольере, она может начать играть, не обращая внимания на пищу. Значит, характер поведения собаки определяется той потребностью организма, которая в настоящее время доминирует, т. е. является наиболее сильной. При этом действия собаки направлены на достижение вполне определенного результата — частичное или полное удовлетворение этой потребности. Чтобы доминирующая потребность была полностью удовлетворена, необходимо сложное по своей структуре целенаправленное поведение. Как оно строится?</p>
     <p>У собаки возникает потребность (в пище, питье, половом партнере и т. д.), которая вызывает субъективное ощущение дискомфорта. Другими словами, организм извещает мозг посредством определенных сигналов, что у него есть какая-то потребность. Эти сигналы запускают деятельность особых центров мозга (мотивационных), формируется мотивационное возбуждение, распространяющееся на различные области мозга. Например, собака чувствует голод, т. е. состояние, связанное с недостатком питательных веществ в организме. Это значит, что посредством биохимических сигналов организм извещает мозг о том, что существует потребность в пище, при этом возбуждаются различные отделы мозга, собака чувствует голод и желание найти пищу — начинает проявляться пищевая мотивация.</p>
     <p>Существуют два основных определения мотивации:</p>
     <p>1. Мотивация представляет собой возникающие под влиянием первичных изменений во внутренней среде эмоционально окрашенные состояния организма, характеризующиеся избирательными активирующими влияниями специальных подкорковых аппаратов на кору головного мозга и другие его отделы и направляющие поведение животного на удовлетворение исходной потребности.</p>
     <p>2. Мотивация есть физиологический механизм активирования хранящихся в памяти (наследственной или приобретенной) следов тех внешних объектов, которые способны удовлетворить имеющуюся у организма потребность, и тех действий, которые способны привести к ее удовлетворению.</p>
     <p>Первое определение адресуется к возникновению мотиваций, второе же важно для нас тем, что объясняет целенаправленный характер поведения при удовлетворении потребностей, т. к. превращение возникшей потребности из побуждения в цель и составляет содержание процесса мотивации целенаправленного поведения. В нашем случае собака вспоминает, что можно съесть и как это можно добыть в данных конкретных условиях.</p>
     <p>Доминирующая мотивация может реализоваться в целенаправленное поведение только в определенных условиях, одно из этих условий — наличие соответствующих стимулов — обстановочных и санкционирующих (разрешающих). Для нашей собаки это наличие еды и отсутствие препятствий перед ней, а также конкурентов (санкционирующим стимулом может быть и разрешающая команда хозяина «можно» и т. д.). Если обстановка благоприятствует, анализируется характер обстановочных стимулов (вероятностное прогнозирование) и выбирается одно из возможных решений: как добраться до пищи и что съесть вначале. Мы выбрали достаточно простой пример, когда перед собакой нет сложной задачи, но если поместить перед кормушкой какое-либо новое препятствие, уже возможны варианты поведения животного: перепрыгнуть, обежать препятствие и т. д.</p>
     <p>Здесь следует оговориться. Потребности животных характеризуются своей собственной спонтанной активностью, мотивации накапливаются. При высоком уровне мотивации и отсутствии стимулов собака начинает сама активно искать необходимые стимулы (например, поиск пищи), в отдельных случаях поведение реализуется без стимулов или при наличии нехарактерных стимулов. Мы рассматриваем здесь мягкий вариант — наша собака не истощена, стимулы присутствуют, принимается решение и вырабатывается программа действий. На этой стадии существуют два уровня деятельности мозга, качественно отличающиеся друг от друга:</p>
     <p>1. Способ принятия решения на уровне целенаправленного просчета вариантов программ поведения.</p>
     <p>2. Способ принятия решения, характеризующийся «подсознательным» анализом ранее «отработанных» и в достаточной степени автоматизированных программ поведения.</p>
     <p>Меньшую нагрузку собака испытывает, если имеет возможность решать задачи на подсознательном уровне, что она и предпочитает делать. Целенаправленный просчет вариантов поведения животное производит только тогда, когда не срабатывают автоматизированные программы поведения.</p>
     <p>На стадии принятия решения и выработки программы действий формируется механизм предвидения результата поведения и удовлетворения потребности — так называемый «акцептор результата действия», позволяющий животному заранее, т. е. с опережением во времени, а также в процессе действий прогнозировать вероятность достижения полезного приспособительного результата, оценить его параметры и степень удовлетворения исходной потребности. Если мы поместили перед пищей у собаки препятствие, она решает его преодолеть определенным способом, т. к. затраты на его преодоление оправдываются качеством и количеством еды.</p>
     <p>Собака начинает действовать, однако в процессе осуществления действия животное может произвести его коррекцию (прыгнуть не тем способом) в соответствии с вновь появившимися стимулами, изменившимися условиями и т. д.</p>
     <p>Действие произведено. После того, как результат достигнут или не достигнут (т. е. собака добралась до еды и поела или не смогла добраться до пищи), она оценивает эффективность своей деятельности, т. е. насколько результат, полученный в конечном итоге, соответствует результату, который был запланирован заранее. Именно в этот момент наиболее активно функционирует механизм акцептора результата действия. Рассмотрим варианты:</p>
     <p>1. Потребность в пище удовлетворена, пищевая мотивация исчезает.</p>
     <p>2. Потребность в пище удовлетворена частично, действия совершаются еще раз и при необходимости повторяются вплоть до полного удовлетворения потребности.</p>
     <p>3. Действие совершено, но потребность не удовлетворена, при повторении действия вновь отсутствует результат. Мотивация угасает, хотя потребность в пище объективно остается. Это возможно, когда на первых этапах дрессировки животное не получает подкрепления и, соответственно, теряет интерес к выполнению требуемого действия.</p>
     <p>Принципиальная схема деятельности функциональной системы целенаправленного поведенческого акта представлена на рис. 5. Здесь можно проследить все описанные выше этапы. Следует иметь в виду, что действие собакой в любой момент может быть прервано, т. к. может смениться мотивация, например, появившийся хозяин собаки может отвлечь ее от еды — пищевая мотивация сменится игровой, или от миски собаку прогонит доминирующая особь — здесь будет оборонительное поведение.</p>
     <image l:href="#i_008.png"/>
     <subtitle>Рис. 5. Принципиальная схема деятельности функциональной системы целенаправленного поведенческого акта</subtitle>
     <p>Итак, мы рассмотрели поведение животного, которое определяется естественными биологическими или социальными потребностями. Помимо этих потребностей, формирующих соответствующие мотивации, в организме существует особого рода биологическая потребность в положительных ощущениях (эмоциях, субъективных переживаниях). У животных возможно формирование целенаправленного поведения, приводящего их в положительно окрашенное эмоциональное состояние, не имеющего результатом удовлетворение каких-либо из известных потребностей. Обычно эмоции и мотивации рассматривают как стороны одного процесса: неудовлетворение потребности, несовпадение результата действия с ожидаемым вызывает отрицательные эмоции, а удовлетворение потребности, совпадение результата с предполагаемым — положительные.</p>
     <p>На рис. 6 представлена схема отдельной структурной поведенческой единицы — «кванта» (по К. В. Судакову), которая соответствует по сути унитарной реакции. Каждый «квант» формируется доминирующей потребностью и через ряд промежуточных положительных или отрицательных результатов завершается при большем или меньшем удовлетворении потребности — положительном результате.</p>
     <p>Принципы, лежащие в основе организации «кванта», те же, что и определяющие деятельность функциональной системы, обеспечивающей врожденное и приобретенное поведение.</p>
     <p>Такое подробное рассмотрение организации текущего поведения крайне необходимо, т. к. любая поведенческая деятельность собаки состоит из унитарных реакций — «квантов», каждый из которых в процессе дрессировки, вероятнее всего, будет соответствовать формируемому навыку. Описанный выше тип организации поведенческого акта — это, по сути, один из способов отработки первоначального этапа навыка преодоления собакой препятствия на базе пищевой мотивации.</p>
     <p>Первые этапы отработки любого навыка будут протекать практически всегда по описанным закономерностям, без учета которых возможны типичные ошибки дрессировщика, но это уже тема другого раздела данного пособия.</p>
     <image l:href="#i_009.png"/>
     <subtitle>Рис. 6. Схема отдельной структурной поведенческой единицы — «кванта»</subtitle>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗЛИЧНЫХ ФОРМ ВРОЖДЕННОГО И ПРИОБРЕТЕННОГО ПОВЕДЕНИЯ ПРИ ДРЕССИРОВКЕ СОБАК</p>
     </title>
     <subtitle>Становление поведения собак в процессе индивидуального развития</subtitle>
     <p>В начале этого раздела рассмотрим в общих чертах, как формируется поведение взрослых животных в процессе индивидуального развития. У молодых животных есть комплекс каких-либо врожденных действий и генетически обусловленная возможность изменять их. В процессе жизни эти врожденные действия модифицируются в соответствии с меняющейся средой путем обучения животного. Например, ближайший родственник собаки — волк способен от природы демонстрировать различные элементы охотничьего поведения: активную обонятельно-поис-ковую реакцию (вынюхивать, находить по запаховому следу), загонять добычу, вести борьбу с ней и т. д. Назовем это<strong> <emphasis>первоначальным инстинктом.</emphasis></strong> Требуется время, чтобы эти действия приобрели свою окончательную форму. Путем импринтинга, подражания и ассоциативного обучения молодые учатся тому, стоит ли прорабатывать найденный след (какова его давность, какому животному он принадлежит), как его проходить, как согласовывать поведение в стае при охоте и т. д., доводя путем проб и ошибок свои действия и охотничьи приемы до автоматизма. Все эти элементы включаются в инстинкты, т. е.<strong> <emphasis>переводятся в инстинктивное русло</emphasis></strong> и составляют единое целое с врожденным комплексом охотничьего поведения. Элементы рассудочной деятельности придают вектор всему этому процессу и являются его неотъемлемой частью. Все это составляет<strong> <emphasis>обновленный инстинкт.</emphasis></strong></p>
     <p>У собак становление поведения происходит точно так же. Наша задача — использовать врожденные способности собак при дрессировке, переводя готовые поведенческие формы в инстинктивное русло, что обеспечивает высокую надежность и эффективность выполнения собаками сложных навыков.</p>
     <subtitle>Понятие об обучении и дрессировке собак</subtitle>
     <p>Чем отличается дрессировка от обучения собаки?</p>
     <p>Научение или обучение в широком смысле слова, как уже упоминалось, — это процесс появления приспособительных изменений индивидуального поведения в результате приобретенного опыта. Обучение животных человеком — это направленный процесс формирования у животных необходимых действий.</p>
     <p>Дрессировка — это последовательное приучение животного к совершению по сигналам дрессировщика разнообразных и сложных действий, необходимых для несения службы (работы), т. е. дрессировка — это частный случай обучения.</p>
     <p>Дрессировка служебных собак имеет выраженные особенности:</p>
     <p>— она проводится по заранее выработанному плану (разработанной методике);</p>
     <p>— при дрессировке человек и собака находятся в определенных ролевых отношениях — человек играет роль лидера, собака — подчиненного;</p>
     <p>— команды (санкционирующие стимулы) подаются однообразно;</p>
     <p>— прием отрабатывается до тех пор, пока собака не станет выполнять его безотказно по первой команде в любой обстановке, не получая при этом поощрения (подкрепления), т. е. пока он не проявляется в виде навыка.</p>
     <p>Хочется еще упомянуть о воспитании собаки, которое также является частным случаем обучения. Под воспитанием понимаем процесс формирования у молодых животных нужного нам типа поведения, определение его социального статуса, очерчивание границ деятельности собаки, а также мероприятия по ее психическому и физическому развитию.</p>
     <subtitle>Установление ролевых отношений в паре «дрессировщик — собака»</subtitle>
     <p>Одна из особенностей дрессировки — это наличие иерархических отношений между хозяином и собакой. В собачьей стае между ее членами устанавливаются отношения лидерства — подчинения, не всегда линейные, но близкие к таковым. Это значит, что имеется лидер (доминант), затем следует подчиненный (субординант 1 порядка), далее — его подчиненный (субординант 2 порядка) и т. д. Доминант — это обычно крупный, агрессивный и упорный в достижении лидерства кобель. Встречаются также не склонные к выяснению отношений, умеренно агрессивные, уверенные в себе животные, которые имеют довольно высокий социальный статус. Между двумя собаками могут возникать отношения дружбы и взаимной поддержки, эта пара также имеет шансы на достижение высокого положения в стае. У людей в различных сообществах (в семье, на работе и т. д.) возникают сходные иерархические отношения, и это одна из причин хорошего взаимопонимания между человеком и собакой, т. е. в основе организации сообщества у человека и собаки лежат сходные закономерности.</p>
     <p>Исходя из вышеизложенного, становится понятно, почему для достижения успеха в дрессировке человеку необходимо быть лидером по отношению к собаке. В противном случае собака, как стайное существо, будет стремиться к установлению диктата в паре человек — собака, либо просто не будет слушаться, а такую собаку заинтересовать или заставить исполнить что-либо почти невозможно.</p>
     <p>Выяснять отношения щенки начинают довольно рано (по некоторым данным, с 3–4 месяцев), однако настоящая борьба за высокий социальный статус разворачивается в период полового созревания. Окончательные отношения доминирования-подчинения у разных пород собак складываются в разном возрасте, в зависимости от сроков созревания, обычно около 1,5–2 лет. Хозяева должны это знать и быть готовыми к тому, чтобы отстоять и подтвердить свое положение лидера.</p>
     <p>В ситуации, когда приходится брать для дрессировки взрослую собаку, необходимо использовать все рычаги, чтобы как можно более безболезненно установить отношения лидерства-подчинения с собакой, т. е. быть распределителем благ — пищи, прогулок, гулять на незнакомой территории, в группе собак, которые признают несомненное доминирование человека и т. д.</p>
     <p>Иерархические отношения не исключают других ролевых отношений собаки и человека, когда собака может быть охранником, добытчиком и т. д.</p>
     <p>Таким образом, для успеха дрессировки хозяин, независимо от ситуации, должен быть лидером для собаки, но лидерство не должно превращаться в тиранство и приводить к подавлению инициативы у собаки и потере заинтересованности в работе.</p>
     <subtitle>Методы дрессировки</subtitle>
     <p>Метод дрессировки обычно рассматривают как способ воздействия на собаку определенными раздражителями для выработки у нее нужных навыков (действий, реакций, условных рефлексов).</p>
     <p><strong><emphasis>Раздражители — </emphasis></strong>это все то, что, воздействуя на органы чувств собаки, вызывает у нее ответные реакции.</p>
     <p>Анализ способов воздействия на собаку показывает, что раздражители в данном случае — это стимулы, запускающие поведение, ведущее к удовлетворению имеющихся у собаки потребностей. В рассматриваемой нами<strong> <emphasis>системе методы дрессировки — </emphasis></strong>это способы воздействия человека на потребностно-мотивационную сферу деятельности животных.</p>
     <p>Это значит, что для начала, чтобы найти доступ к какому-либо действию (инстинкту) собаки, вызвать его, надо обнаружить или сформировать у животного доминирующую мотивацию. У собак часто одна или несколько потребностей преобладают, что проявляется наличием в большинстве ситуаций определенных поведенческих реакций. Например, одна собака даже в пугающей ее ситуации предпочитает поесть, если миска с едой будет рядом, другая не обратит внимания на еду, а бросится на угрожающего ей человека, третья будет упорно смотреть вслед ушедшему хозяину и т. д. Такие реакции носят название<strong> <emphasis>преобладающих.</emphasis></strong> Зная поведение своей собаки, мы можем еще больше усилить данную потребность, например, не покормить вовремя собаку с выраженной пищевой реакцией и сформировать очень сильную пищевую мотивацию, при этом животное будет стремиться активно находить пути удовлетворения потребности.</p>
     <p>Рассмотрим классификацию методов дрессировки:</p>
     <p><strong>1. <emphasis>При пищевом методе дрессировки</emphasis></strong> формируют у собаки истинную пищевую мотивацию. Ее высокоэффективность характеризуется обширным и устойчивым возбуждением в центральных отделах нервной системы, которое позволяет задействовать для выработки рефлексов информацию, поступающую по многим каналам из окружающей среды (зрительным, обонятельным, слуховым, тактильным и т. д.). Собака включается в процесс дрессировки как его активный участник, т. к. голодное животное стремится заработать кусочек пищи.</p>
     <p>При приучении собаки садиться по команде «сидеть», над головой голодного животного заносят кусочек пищи, зажатый в кулаке, собаку придерживают за ошейник, не давая ей двигаться назад. Она запрокидывает голову и садится, после чего получает еду.</p>
     <p>При приучении собаки отыскивать человека по запаховому следу также используют пищевой метод. Подошвы ботинок помощника натирают мясом, помощник прокладывает след, волоча за собой по земле мешочек с мясом. Собаку предварительно не кормят. Пищу она получает после обнаружения помощника.</p>
     <p>Как частный случай пищевого, можно рассматривать вкусопоощрительный метод дрессировки. Когда собака не испытывает истинной потребности в пище, у нее формируют избирательный аппетит. Подкреплением в данном случае служит лакомство, дополняемое каким-либо другим видом поощрения (поглаживанием, командой «хорошо»), вызывающим у собаки положительное эмоциональное состояние. Здесь активно эксплуатируют потребность собаки в социальном контакте.</p>
     <p><strong>2. <emphasis>Механический метод дрессировки</emphasis></strong> формирует у собаки поведение активного избегания неприятных воздействий. Например, собаку поддерживают за ошейник одной рукой, а другой нажимают на круп — собака садится. Механический метод можно рассматривать как формирование оборонительного поведения.</p>
     <p>В литературе часто указывают, что этим методом у собак развивается злоба. Это верно в том случае, когда ее развитие базируется на самообороне собаки, и лишь частично — в ситуациях различных социальных конфликтов.</p>
     <p><strong>3. <emphasis>Подражательный метод дрессировки</emphasis></strong> формирует подражательное поведение у одной особи по отношению к поведению другой особи (либо группы особей). Обычно его используют при дрессировке молодых животных, например, когда приучают молодых собак к преодолению препятствий вместе с хорошо обученными животными. Этим методом можно обучать собаку поиску человека по его запаховому следу (в паре с работающей собакой).</p>
     <p><strong>4. <emphasis>Игровой метод дрессировки</emphasis></strong> формирует то или иное игровое поведение собаки с целью использования его при обучении желательному навыку. Приучение собаки к апортировке предметов часто проводят этим методом, особенно у молодых животных. Игровым методом можно приучить щенков к выполнению основных навыков общего курса и подготовить их для работы по специальным курсам дрессировки.</p>
     <p>Данным методом можно приучить собаку работать по запаховому следу, если она сильно заинтересована в апортировке предмета (игра с палкой, мячом и т. д.). Помощник играет с собакой любимой игрушкой, затем скрывается из виду, унося игрушку с собой. Поощрение в данном случае — игра после проработки следа.</p>
     <p><strong>5. <emphasis>Методы дрессировки с использованием различных социальных потребностей: половой, родительской, иерархической (поддержание контактов в сообществе).</emphasis></strong> Как пример, приведем приучение собаки к работе по запаховому следу, когда собаку приучают надежно прорабатывать след хозяина или хорошо знакомого человека, а лишь затем чужого.</p>
     <p>Здесь же можно в качестве примера привести метод развития злобы на базе различных конфликтов (территориального, иерархического).</p>
     <p><strong>6. <emphasis>Метод искусственного формирования различных потребностей.</emphasis></strong> Как уже было упомянуто, у животных можно формировать мотивации как на базе врожденных, так и приобретенных форм поведения. Этот метод используют достаточно широко, особенно при развитии избирательных реакций. При приучении собаки к работе по запаховому следу у нее сначала вырабатывают активно-оборонительную реакцию по отношению к человеку в дрессировочном костюме. Собаку пускают по следу человека, который ее дразнит и скрывается, поощрение в данном случае — борьба с помощником в дрескостюме. К этому же методу относится приучение собаки к выполнению любого приема на базе предварительно развитой злобы.</p>
     <p>Перед тем, как перейти к описанию следующего метода, необходимо сделать замечание — методов дрессировки может быть столько, сколько существует потребностей у собак (см. табл. 1). Чтобы эффективно использовать различные методы при дрессировке служебных собак, необходимо хорошо знать не только закономерности организации поведения собак, но и учитывать индивидуальные особенности каждого животного, взятого в дрессировку, его преобладающие реакции, а также конкретные задачи, стоящие перед работающей собакой. При этом однако существуют определенные методы, позволяющие у большинства служебных собак в кратчайшие сроки выработать надежное выполнение нужного навыка. Например, приучать собаку к поиску (преследованию) человека по его запаховому следу с дальнейшим задержанием «нарушителя» рациональнее методом постановки на след с предварительным дразнением. Здесь подкрепление связано с работой, действиями собаки по происхождению.</p>
     <p><strong>7. <emphasis>Комплексный метод дрессировки — </emphasis></strong>это последовательное применение нескольких воздействий. Например, на базе игрового поведения вырабатывают навык по апортировке предмета, а после передачи предмета в руки хозяина собаку поощряют лакомством; или после преодоления штакетника вслед за взрослой собакой щенка поощряют игрой с хозяином, лакомством и т. д. При этом методе база, на которой создается навык, по генезису (происхождению) не родственна подкреплению.</p>
     <p>Здесь же можно рассмотреть эффективный контрастный метод дрессировки, когда применение отрицательных подкрепляющих воздействий в момент выполнения или сразу после выполнения навыка сменяют положительным подкрепляющим воздействием: собаку вынуждают сесть, нажимая ей на круп, затем поощряют лакомством и т. д.</p>
     <p>Мы описали базу, на которой формируется та или иная реакция. Теперь рассмотрим, как различные формы обучения изменяют те или иные врожденные (или приобретенные) реакции, т. е. как используют различные формы обучения при дрессировке и воспитании собак. Приведем лишь наиболее важные.</p>
     <subtitle>Формы индивидуального обучения при дрессировке служебных собак</subtitle>
     <p><strong><emphasis>Привыкание.</emphasis></strong> При дрессировке необходимо учитывать, что каждый новый раздражитель вызывает у собаки ориентировочную реакцию, при которой прекращается вся текущая деятельность собаки. Постепенно на раздражители, не имеющие для животного значения, утрачивается ответная реакция, собака не обращает на них внимания.</p>
     <p>Данная закономерность лежит в основе правила обеднения окружающей среды на начальных этапах дрессировки, когда посторонние раздражители мешают работе собаки, и правила постепенного ввода раздражителей, обогащения среды на завершающих этапах отработки приема, чтобы обеспечить надежную работу собаки в любой обстановке, когда животное не отвлекается на посторонние даже очень сильные шумы (выстрелы, взрывы), запахи животных, посторонних людей и т. д.</p>
     <p><strong><emphasis>Импринтинг (запечатление)</emphasis></strong>. Для нас важно, что путем запечатления у собаки во многом формируется представление о социальном (в т. ч. и половом) партнере, а также о его «языке» (включая язык жестов, поз, интонаций и т. д.). Также нельзя забывать, что запечатление происходит в определенный — чувствительный, обычно не очень продолжительный — период роста и развития собаки.</p>
     <p>В это время необходимо создать условия нормального общения животного как с человеком, так и с себе подобными. Общение с собаками обеспечит в дальнейшем нормальное социальное поведение (половое, родительское и т. д.), а также облегчит использование собак для работы в паре и группе.</p>
     <p>Контакт с человеком не менее важен. По литературным данным, щенки, до полутора месяцев не видевшие человека, на всю жизнь сохраняют элементы дикости в поведении. Общение людей со щенками, игры с ними способствуют естественному включению собаки в человеческое общество, лучшему пониманию человека собакой, т. к. она изучает его специфические способы передачи информации, можно сказать, постигает его язык. Однако для собаки, которую будут использовать при задержании нарушителя, общение со многими людьми также не рекомендуется, т. к. в некоторых случаях это может заблокировать агрессивное поведение.</p>
     <p>Важно помнить, что мир щенка нежелательно ограничивать только стенами питомника, надо водить его в лес, город и т. п. Искусственное уменьшение количества и качества раздражителей, с которыми сталкивается молодняк, приводит к различным последствиям: нарушению поведения (в т. ч. и социального), появлению комплекса «дикости», изменению типологических особенностей ВНД, плохому развитию памяти и т. д. Частично это связано с запечатлением неоптимальных условий в период роста и развития щенков.</p>
     <p><strong><emphasis>Подражание.</emphasis></strong> Вместе с врожденной имитацией подражание часто используется при воспитании и дрессировке молодых собак, особенно социально ориентированных. Подражательный метод дрессировки базируется на этих двух феноменах. Путем подражания можно обучить молодую собаку любому приему.</p>
     <p><strong><emphasis>Ассоциативное обучение.</emphasis></strong> Ассоциативное обучение, выработка условных рефлексов — основная категория обучения, используемая при подготовке служебных собак, характеризуется совпадением во времени индифферентного раздражителя (подаваемой дрессировщиком команды) с деятельностью самого живого организма (выполняемыми собакой действиями).</p>
     <subtitle>Общие признаки условных рефлексов</subtitle>
     <p>1. Приспособительный характер, делающий поведение подогнанным к конкретным условиям среды.</p>
     <p>2. Любые условные рефлексы образуются при участии высших отделов головного мозга.</p>
     <p>3. Условные рефлексы приобретаются и утрачиваются в индивидуальной жизни каждой конкретной особи.</p>
     <p>4. Условный рефлекс имеет сигнальный характер, т. е. условный раздражитель — сигнал всегда предшествует, предупреждает последующее возникновение безусловного рефлекса.</p>
     <p>Таким образом, смысл условного рефлекса в том, чтобы обеспечить подготовку организма к какой-либо биологически целенаправленной деятельности.</p>
     <subtitle>Правила образования условных рефлексов</subtitle>
     <p>1. Для образования условного рефлекса необходимо совпадение по времени, т. е. сочетание какого-либо индифферентного условного раздражителя с раздражителем, вызывающим безусловный рефлекс (безусловным раздражителем). Количество сочетаний может колебаться от немногих до многократных, в зависимости от различных факторов (заинтересованности собаки и т. п.).</p>
     <p>2. Для более быстрого образования временных связей необходимо, чтобы действие условного раздражителя несколько предшествовало действию безусловного.</p>
     <p>3. Условный раздражитель должен быть физиологически более слабым, по сравнению с безусловным, и возможно более индифферентным, т. е. не вызывающим значительной самостоятельно протекающей реакции (в том числе и ориентировочной).</p>
     <p>4. Скорость образования условных рефлексов очень сильно зависит от степени значимости безусловного раздражителя для данного животного, т. е. безусловный раздражитель (подкрепление) должен быть значимым.</p>
     <p>5. Для образования условного рефлекса необходимо нормальное, деятельное состояние головного мозга.</p>
     <p>6. Во время образования условного рефлекса должны отсутствовать посторонние раздражители, т. е. такие, которые вызывают собственные ответные реакции. Наиболее часто встречается ориентировочная реакция, при которой прекращается вся текущая деятельность собаки.</p>
     <p>Эти правила были сформулированы при изучении классических условных рефлексов, в конкретных случаях возможны их вариации.</p>
     <p>Теперь рассмотрим на примерах, чем отличается классическое условно-рефлекторное обучение от обучения инструментальным (оперантным) путем. Введем обозначения: УР — условный раздражитель; БУР — безусловный раздражитель (подкрепление).</p>
     <subtitle>Тогда образование условных рефлексов будет выглядеть следующим образом:</subtitle>
     <p>1. Классический условный рефлекс:</p>
     <p>а) УР + БУР — реакция собаки;</p>
     <p>б) УР — реакция собаки;</p>
     <p>2. Инструментальный условный рефлекс:</p>
     <image l:href="#i_010.png"/>
     <p>Эти два этапа практически могут слиться в один;</p>
     <p>в) при создании инструментального рефлекса безусловный раздражитель можно опустить, и следующий этап будет иметь вид:</p>
     <image l:href="#i_011.png"/>
     <p>При дрессировке собак классическую условно-рефлекторную форму обучения применяют крайне ограниченно, т. к. здесь животные выступают в качестве достаточно пассивного участника событий, не имея возможности кардинально изменить их последовательность. Поэтому данным способом почти невозможно обучить собаку сложным навыкам, к тому же весьма трудно найти ту форму безусловно-рефлекторного ответа, которую можно было бы использовать в дрессировочной практике.</p>
     <p>Наиболее характерный пример — отучение собаки подбирать корм с земли. В тот момент, когда животное собирается поднять кусочек с земли, подают команду «фу» (УР) и сразу же подкрепляют ее ударом электрического тока (БУР). После нескольких сочетаний команда «фу» приобретает значение сигнального раздражителя и самостоятельно запускает безусловно-рефлекторный ответ отказа от пищи.</p>
     <p>Рассмотрим еще два примера: первый — приучаем собаку садиться, нажимая ей на круп и придерживая рукой за ошейник, второй — при отработке приема хождения рядом с хозяином даем команду «рядом» и подкрепляем ее рывком поводка. И в том и в другом случае собака выступает уже достаточно активным участником обучения. В первом случае она активно уходит от нажимающей руки, корректирует свою посадку в соответствии с требованием хозяина (если тот не поощряет посадку с заваленными на бок ногами), во втором — соизмеряет темп своего движения с темпом движения хозяина.</p>
     <p>Обучение этим несложным приемам уже проходит по типу инструментального. Под инструментальным (оперантным) обучением понимается отбор дрессировщиком тех или иных желательных действий животного посредством положительных или отрицательных подкрепляющих воздействий, причем желательные или нежелательные действия подкрепляются немедленно, а сформированный навык подводится под стимульный контроль.</p>
     <p>Применительно к служебным собакам лучше употреблять термин «оперантное обучение», т. к. их обучение мало связано с собственно инструментальной деятельностью.</p>
     <p>Оперантное обучение широко используют при дрессировке служебных собак, в частности, при отработке почти всех приемов общего и специального курсов: приучение к преодолению препятствий, выборке вещи, выборке человека, ведению борьбы с нарушителем, поиску человека по его запаховому следу и т. д. В условиях оперантного обучения собака является активным звеном дрессировочного процесса и работу по выполнению какого-либо навыка она делает активно и целенаправленно. Необходимым условием данной формы обучения является наличие какой-либо доминирующей мотивации. Как на начальных этапах, что бывает особенно часто, так и в дальнейшем собака может выполнять требуемые действия различными способами (взбежать на бум, подойти к нему ближе и аккуратно зайти, попробовать преодолеть подъем одним прыжком и т. д.). При стабилизации навыка по требованию дрессировщика собака выполняет действия все более однообразно и автоматизирование — реакция протекает по условно-рефлекторному пути.</p>
     <p>Приведем пример — приучение собаки к апортировке предметов. В наиболее типичном случае молодое животное бежит за палкой, которую кидает хозяин, поднимает ее и играет с ней. Надо «объяснить» собаке, что по команде «апорт» она должна принести эту палку и отдать ее в руки хозяину по команде «дай». Используют пищевой метод дрессировки (создает истинно пищевую мотивацию), когда собака выгуляна, голодна, находится на площадке, где она привыкла гулять, и где нет посторонних раздражителей. Собаку сажают, придерживая за ошейник, кидают палку, звучит команда «апорт», затем посылают собаку за предметом. После того, как собака взяла палку, звучит команда «ко мне». Если животное подбегает с палкой, подают команду «дай» и быстро забирают предмет, предлагая лакомство (пищу) и поощряя иными способами — гладят, говорят «хорошо», «умница» и т. д. Если пес кидает палку и тянется за лакомством, еду не дают, а через некоторое время повторяют предыдущую процедуру, причем таким образом, чтобы успеть забрать палку у собаки до того, как она ее бросит. Хозяин может за поводок быстро подтянуть собаку к себе, быстро подойти или подбежать к ней или, наоборот, спровоцировать животное двигаться за ним, отбегая в сторону. Во всех случаях, если палка отдана в руки хозяину, собаку поощряют, дают ей кусочек лакомства (пищи). Данное упражнение повторяют несколько раз, подкрепляя правильное выполнение приема лакомством в 100% случаев. Теперь собака знает, что за отданную в руки хозяина палку она получит еду. Далее можно отрабатывать выдержку перед посылом собаки за предметом, выдержку с палкой в зубах, апортировку различных предметов и т. д. При этом надо соблюдать правило — выполнение вновь вводимых элементов поощряют в 100% случаев. Доведение приема до навыка сопровождают постепенной отменой поощрения (положительного подкрепления), введением наказания (отрицательного подкрепления) за неправильное выполнение и постепенным обогащением среды, в которой работает собака. При отказе животного работать на каком-либо из этапов необходимо вернуться назад и отработать предыдущий этап.</p>
     <p>По мере образования навыка и доведения его выполнения до автоматизма само точное выполнение действия (т. е. совпадение планируемого действия с реальным) становится для собаки источником положительных эмоций, и оно само приобретает свойства подкрепления.</p>
     <p>Особенности протекания условно-рефлекторной деятельности у собак зависят от характера процессов возбуждения и торможения в ЦНС. Проявление индивидуальных различий в свойствах протекания возбудительных и тормозных процессов в высших отделах мозга — это темперамент или тип высшей нервной деятельности (ВНД) собаки. Принято выделять четыре основных типа ВНД, отличающихся по силе и подвижности процессов возбуждения и торможения:</p>
     <p><strong>— <emphasis>силу возбудительных процессов</emphasis></strong> оценивают способностью к образованию крепких временных связей. По этому показателю тип ВНД животных делят на сильный и слабый;</p>
     <p><strong>— <emphasis>силу тормозных процессов</emphasis></strong> оценивают способностью к концентрированию возбудительных процессов, т. е. способностью к дифференцировке сходных раздражителей. Здесь выделяют два типа — уравновешенный и неуравновешенный;</p>
     <p><strong>— <emphasis>подвижность нервных процессов</emphasis></strong> оценивают способностью к замене процесса возбуждения тормозным и наоборот, т. е. переделке условного рефлекса. По подвижности нервных процессов выделяют следующие типы — подвижный и малоподвижный.</p>
     <p>Основные типы ВНД (по Павлову И. П.):</p>
     <p>1. Сильный, уравновешенный, подвижный — живой тип, сангвиник.</p>
     <p>2. Сильный, уравновешенный, малоподвижный — спокойный тип, флегматик.</p>
     <p>3. Сильный, неуравновешенный — безудержный тип, холерик.</p>
     <p>4. Слабый — он же слабый тип, меланхолик.</p>
     <p>В природе в чистом виде эти типы встречаются редко.</p>
     <p>Тип высшей нервной деятельности, определяя характер протекания условно-рефлекторных процессов, влияет на обучение собаки. Однако обучение — процесс сложный и зависит от множества факторов: от способности собаки к тому или иному виду обучения, реакций поведения собаки, конкретных условий обучения (мотивации, посторонних раздражителей и т. п.), состояния здоровья животного, памяти и т. д. С преобладающими реакциями поведения тип ВНД связан вероятностно.</p>
     <p><strong><emphasis>Когнитивное обучение.</emphasis></strong> Рассудочная деятельность позволяет собаке наиболее адекватно приспосабливаться к постоянно меняющимся условиям окружающей среды, например, оценивать вероятность того или иного события и выбирать оптимальное решение в конкретной ситуации. Высшие формы обучения особенно часто используют на начальных этапах дрессировки, когда необходимо объяснить собаке, что от нее требуется, а также в тех видах служебной деятельности, которые связаны с проявлением инициативы со стороны собаки (при поиске человека по запаховому следу, при задержании вооруженного нарушителя). Рассудочная деятельность требует от собаки намного больше психических затрат, чем автоматизированное выполнение задачи, поэтому в благоприятных условиях любые действия быстро автоматизируются. В связи с этим, одна из главных задач при выработке сложных навыков — не подавлять инициативу собаки, а использовать методы дрессировки, при которых собака выступает активным участником дрессировочного процесса. Необходимо переводить действия собаки при сложных видах работы в инстинктивное русло, т. е. обеспечивать высокий уровень заинтересованности в результатах деятельности, а сами действия животного при выполнении навыка связывать по генезису (происхождению) с результатами деятельности.</p>
     <p>Теперь рассмотрим, каким же образом дрессировщик может «объяснить» собаке, что от нее требуется.</p>
     <subtitle>Принципы и способы воздействия дрессировщика на собаку</subtitle>
     <p>Принципы и способы воздействия дрессировщика на собаку при выработке необходимых служебных навыков представлены в табл. 3.</p>
     <p>Сами действия дрессировщика по отношению к собаке могут быть активными и пассивными, и те и другие широко используются при дрессировке служебных собак.</p>
     <p><strong><emphasis>Принуждение</emphasis></strong> чаще связано с отработкой навыков общего курса дрессировки при приучении собаки садиться, ложиться по команде, ходить рядом с хозяином.</p>
     <p><strong>Провоцируя животное,</strong> можно обучить его как преодолению препятствий, так и многим элементам охранной деятельности. Приучение собаки к поиску человека по его запаховому следу с предварительным дразнением — тоже пример провоцирования собаки.</p>
     <p><strong>Наталкивание</strong> часто используют на первых этапах обучения собаки работе по чутью, например, когда помощник прокладывает следы на местности, где нет следов других людей и животных, а дрессировщик, зная линию следа, сознательно направляет к нему собаку.</p>
     <p><strong>Подражая взрослым животным и человеку,</strong> молодая собака может научиться любому навыку, о чем уже достаточно говорилось выше.</p>
     <p><strong>Подлавливание</strong> — это основной способ воздействия на животное при цирковой дрессировке, однако и в практике служебного собаководства его с успехом используют, например, при обучении собак апортировке различных предметов.</p>
     <p>В практике деятельности специалистов служебного собаководства предпочтение отдают активным способам воздействия на собаку, т. к. при этом быстрее достигается необходимый результат, к тому же есть возможность активно формировать границы и конкретную форму выполнения навыка, поправлять собаку в случае надобности. Например, попеременно провоцируя и принуждая животное, его обучают не бросаться на всех людей, которые подходят к хозяину, а лишь на тех, кто проявляет агрессивные намерения (формируют границы навыка), развивают крепкую хватку, если необходимо, перехват и т. д. (т. е. желаемую форму выполнения навыка).</p>
     <p>Таким образом, приступая к отработке приема, дрессировщик уясняет себе базу, на которой формируется требуемый навык, выбирает метод дрессировки и способ воздействия на собаку в соответствии с ее индивидуальными особенностями и поставленными задачами. Он разрабатывает конкретный план занятий, который корректируется в зависимости от достигнутых результатов. При стабилизации и закреплении навыка постепенно вводит усложнения и отказывается от поощрения собаки лакомством (пищей).</p>
     <p>Начиная дрессировать собаку на базе какой-то одной потребности, постепенно переходят к ее дрессировке на другой основе. Например, на пищевой основе формируют потребность в поиске, и к концу обучения собака сама заинтересована в точной проработке запахового следа. К тому же в процессе дрессировки собака начинает все больше ориентироваться на дрессировщика, т. е. у нее развивается социальная потребность согласовывать свои действия с действиями хозяина (вожака). Таким образом, четкая работа совместно с дрессировщиком становится для собаки сама по себе целью и подкреплением, т. е. работа собаки переходит в инстинктивное русло.</p>
     <image l:href="#i_012.png"/>
     <subtitle>Таблица 3. Принципы действия дрессировщика и способы воздействия на собаку при выработке навыков</subtitle>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 5</p>
     <p>ГЕНЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОВЕДЕНИЯ СОБАК</p>
    </title>
    <p>Среди прочих стойко передающихся по наследству экстерьерно-конституционных особенностей, определяющих понятие породы, чрезвычайно важное место занимают поведенческие признаки животных. Именно на основе последних формируются рабочие качества собаки, носящие как общий, так и весьма специализированный характер. В том и другом случае эти особенности поведения в значительной степени находятся под контролем генов.</p>
    <p>Проиллюстрируем это следующими примерами отбора собак, селектируемых по отдельным поведенческим признакам, которые в дальнейшем составили специфику рабочих качеств собак отдельных пород и целых породных групп. Так, например, среди охотничьих собак шла селекция по таким признакам, как гон по следу с лаем или без лая, с поднятой головой и верхним чутьем у немецких легавых и, наоборот, с опущенной головой и нижним чутьем у пойнтеров. Отбор по признаку остановки перед броском на жертву сформировал специфическую особенность легавых делать длительную стойку Формирование терьеров шло по способности бесстрашно атаковать жертву с удержанием ее благодаря твердости «характера» и нечувствительности к боли (именно поэтому схватки собак этой группы нередко заканчиваются летально). Становление пастушьих собак предусматривает склонность атаковать пасущихся животных, но без нанесения серьезных повреждений и травм, а также по способности послушно реагировать на команды пастуха, которая впоследствии с успехом была использована для формирования целой группы служебных пород собак. Сторожевые собаки отбирались не только по размерам, но и по поведенческим признакам: чуткость на приближение посторонних объектов или субъектов, повышенная агрессивность и злоба. Селекция далматинов осуществлялась по склонности бежать под экипажем (почему они ранее и назывались экипажными или каретными собаками), более того, селекция велась на стремление собак к предпочтению бежать у передних или у задних колес экипажа.</p>
    <p>В четвертой главе особо подчеркивалось, что поведение — это сплав врожденных и приобретенных компонентов. Исходя из этого, необходимо понимать, что из посредственного по генетическим задаткам щенка никогда не удастся вырастить выдающуюся по рабочим качествам собаку, но, с другой стороны, плохим воспитанием и дрессировкой можно испортить и хорошую по этим задаткам собаку. В связи с этим, знание основ генетики и одного из ее направлений — генетики поведения — имеет важное значение для кинолога в оценке возможностей собак, а также принятия решения и уверенности действий в племенной работе. В этом случае представляется уместным привести мнение авторитетного генетика по доместицированным хищным животным Р. Робинсона, который отмечал, что можно заниматься селекцией собак, не обладая глубокими познаниями законов наследственности. И действительно многие селекционеры выводят породы собак таким образом и часто довольно успешно.</p>
    <p>Человек может быть искусным водителем, не зная глубоко, какие процессы происходят под капотом в двигателе. Однако несомненно, что осведомленный водитель в конце концов станет лучшим водителем. Особенно ярко разница между неосведомленным и знающим водителем обнаружится при сбое в работе двигателя.</p>
    <p>Прежде чем последовательно рассмотреть вопросы генетики поведения, представляется необходимым в настоящей главе дать краткий обзор основных понятий общей генетики и закономерностей наследования различных признаков, в том числе и поведенческих, для понимания места и значения генетики в системе подготовки профессиональных кинологов и овладения инструментом генетического анализа.</p>
    <subtitle>Основные понятия общей генетики</subtitle>
    <p>Среди комплекса отличительных черт, характеризующих живое существо, свойства наследственности и изменчивости занимают важное место. Закономерности наследственности и изменчивости и изучает наука генетика.</p>
    <p>Наследственность — это свойство живых существ передавать свои признаки и особенности развития потомству. Благодаря этому консервативному свойству из поколения в поколение обеспечивается сходство родителей и потомков, а также сохраняются видовые и породные особенности. Сам процесс передачи наследственной информации от родителей потомству (т. е. явление наследования) происходит у двуполых организмов в результате слияния мужской и женской половых клеток (гамет) и образования оплодотворенной яйцеклетки (зиготы) с дальнейшим ее развитием.</p>
    <p>Изменчивость — это свойство, противоположное наследственности, которое выражается в различиях по признакам и их совокупностям между особями разных поколений, а также между родственными организмами одного поколения. Изменчивость подразделяется на два вида — наследственную и ненаследственную.</p>
    <p>Наследственная изменчивость возникает в том случае, когда под воздействием различных внешних или внутренних факторов изменяется наследственный материал в ядрах половых клеток (происходит мутация). Впоследствии эти половые клетки участвуют в оплодотворении, тем самым передавая измененные признаки потомкам. Такой вид наследственной изменчивости называется мутационной изменчивостью.</p>
    <p>Существует еще один вид наследственной изменчивости — комбинативная, которая образуется в результате комбинаций хромосом (и генов) в зиготе при слиянии гамет, а также в процессе деления при образовании половых клеток.</p>
    <p>Ненаследственная изменчивость вызывается воздействием факторов среды, которые не затрагивают половые клетки, а изменяют лишь наследственный аппарат соматических клеток, т. е. клеток тела. Таким образом, эти изменения касаются только данного организма и ограничиваются его онтогенезом без передачи этих изменений (или модификаций) потомкам. Такая ненаследственная изменчивость называется модификационной.</p>
    <p>Касаясь материальных основ наследственности и изменчивости, следует отметить, что носителями наследственной информации являются особые самовоспроизводящиеся клеточные структуры — хромосомы, которые сосредоточены в ядре клетки. Хромосомы состоят из двойной спирально закрученной нити ДНК (дезок-сирибонуклеиновой кислоты) и специфических белков. Нить ДНК состоит в свою очередь из большого числа последовательно чередующихся нуклеотидов. Элементарной единицей наследственности является ген — участок молекулы ДНК, содержащий информацию о первичной структуре белка. Контролируя образование полипептидной цепи любого белка, ген управляет таким образом биохимическими реакциями организма и в совокупности определяет его признаки. Все гены расположены в хромосомах последовательно и на определенном расстоянии друг от друга. Место расположения гена в хромосоме называется локус.</p>
    <p>Число хромосом, их форма и размеры в норме постоянны для каждого вида. В обычных клетках тела (соматических) хромосомы всегда существуют в парном состоянии. Такие одинаковые по форме и размерам парные хромосомы называются гомологичными. Парный, или диплоидный, набор хромосом в соматических клетках носит название кариотип и символически обозначается — 2п. К примеру, кариотип собаки составляет 78 хромосом (2п=78); кариотип человека — 46 хромосом (2п=46); домашней лошади — 64 (2п = 64).</p>
    <p>Половые клетки, в отличие от соматических, содержат одинарный (гаплоидный) набор хромосом — п. Например, у собаки геном, или гаплоидный набор хромосом, сперматозоида и яйцеклетки содержит п — 39 хромосом. Такое количество хромосом в половых клетках (гаметах) имеет важнейшее значение, заключающееся в том, что при оплодотворении гаплоидные сперматозоид и яйцеклетка образуют диплоидную зиготу, из которой развивается эмбрион и затем щенок, имеющий в каждой клетке тела нормальный кариотип из 78 хромосом, или из 39 пар гомологичных хромосом. При этом в каждой гомологичной паре одна хромосома приходит от отца, а другая — от матери.</p>
    <p>В кариотипе у двуполых организмов пары гомологичных хромосом делятся на аутосомы (т. е. неполовые хромосомы) и половые хромосомы. К половым хромосомам относится лишь одна пара, которая определяет половые различия особи. Половые хромосомы, в отличие от аутосом, по своим размерам и форме различаются друг от друга. Одна из них больше по размерам и обозначается символом «X», а другая, значительно меньшая, — символом «У». Женские особи у млекопитающих, в т. ч. и у собак, в кариотипе имеют пару одинаковых половых Х-хромосом. Женский пол, таким образом, называется гомогаметным, т. к. образует гаметы одного сорта по половым хромосомам. Мужской пол в своем кариотипе имеет одну X-хромосому, а вторую — У-хромосому и называется гетерогаметным, т. к. образует сперматозоиды двух разных сортов по половым хромосомам. При слиянии двух гамет часть зигот будет иметь в своем кариотипе пару XX-хромосом и из них образуются особи женского пола, а из части зигот с парой ХУ-хромосом в кариотипе образуются мужские особи.</p>
    <p>Как уже было сказано, гены расположены в хромосоме линейно в определенных локусах. Находящиеся в одной хромосоме гены имеют особенность наследоваться совместно или сцеплено. Признаки, гены которых находятся в половых хромосомах, называются сцепленными с полом. У собак, например, в Х-хромосоме находится ген гемофилии (h).</p>
    <p>Среди других генетических терминов и понятий существует такое свойство гена, как аллельность. Аллель — это форма существования одного и того же гена, находящегося в одном локусе гомологичной пары хромосом. По своей форме существования, или действия, гены бывают доминантные и рецессивные. Доминантные гены (их принято обозначать прописными латинскими буквами, например, А, В,С) подавляют действие рецессивных (для их обозначения используются те же буквы, но строчные — а, в, с). Так, ген черной окраски шерсти (В) является доминантным по отношению к гену коричневой окраски (в). Существуют аллельные и неаллельные гены. Неаллельные — это гены, находящиеся в разных локусах одной хромосомы или в разных хромосомах. Неаллельные гены вступают между собой в разные формы взаимодействия, среди которых такие, как эпистаз, полимерия, плейотропия, модифицирующее действие генов и др. Эпистаз — это тип взаимодействия генов, при котором один ген подавляет действие другого неаллельного ему гена. Это можно проследить по наследованию масти у лошадей, когда доминантный ген серой масти (С) подавляет действие другого доминантного неаллельного гена вороной масти (В).</p>
    <p>Полимерия, или полимерное взаимодействие генов, характерна в тех случаях, когда на проявление одного признака оказывают действие много пар неаллельных генов. По такому типу взаимодействия наследуются все сложные количественные полигенные признаки (скорость бега, масса тела, плодовитость, промеры тела и т. д.).</p>
    <p>Плейотропия наблюдается, когда один ген влияет на формирование нескольких признаков. У собак, например, описан ген, вызывающий бесшерстность и одновременно недоразвитие зубной системы; ген альбинизма негативно действует на зрение, общее состояние организма, восприимчивость его к различным заболеваниям; ген крапчатости вызывает дефект радужной оболочки и глаукому.</p>
    <p>Модифицирующее действие гена заключается в том, что ген-модификатор ослабляет или усиливает действие других основных генов, контролирующих развитие определенных признаков. Например, имеется ген-модификатор, который влияет на проявление степени пятнистости у фокстерьеров, колли, догов, овчарок.</p>
    <p>Обозначение двух аллелей гена какого-либо локуса соматической пары хромосом соответствует генотипу данного локуса. В целом понятие<strong> <emphasis>генотип — </emphasis></strong>это совокупность всех генов организма. В зависимости от сочетания генов данного локуса генотип бывает гомозиготным (АА, аа), или гетерозиготным (Аа). С генотипом тесно связано понятие<strong> <emphasis>фенотип — </emphasis></strong>это совокупность всех внешних признаков и внутренних особенностей организма. Фенотип формируется в результате тесного взаимодействия генотипа и условий среды.</p>
    <p>Под воздействием разного рода мутагенных факторов (химические вещества и т. д.) <emphasis>возникают мутации — </emphasis>изменение наследственного материала клеток. В зависимости от степени мутагенного воздействия мутации подразделяются на генные, хромосомные и геномные.</p>
    <p>Генные мутации вызывают замену или утерю отдельных участков гена, нуклеотида, или какого-либо азотистого основания, т. е. составной части нуклеотида. Например, в результате многократного мутирования исходного доминантного гена может образоваться в популяции или группе животных серия множественных аллелей, что увеличивает наследственную изменчивость какого-либо признака. У собак это, например, серия множественных аллелей по окраске шерсти.</p>
    <p>Воздействия мутагенных факторов могут вызывать различные хромосомные мутации в виде внутрихромосомных и межхромосомных структурных перестроек, а также увеличение или уменьшение числа отдельных хромосом, что чаще всего ведет к серьезным отрицательным последствиям для организма животного. Геномные мутации ведут к образованию аномальных клеток с изменением числа целых геномных наборов хромосом (явление полиплоидии).</p>
    <p>Если мутация происходит в соматических клетках, то изменения будут касаться именно этих клеток или тканей и органов, образованных из них. Если же мутационным изменениям подвергаются половые клетки (гаметы), данные изменения в признаках и свойствах будут передаваться потомству, что приводит часто к проявлению в фенотипе потомков различного рода патологий и уродств. Вместе с тем мутации могут вызвать и появление таких новых признаков и свойств, которые способствуют повышению адаптивных способностей животных и закрепляются в поколениях естественным отбором или с помощью проводимой собаководами селекции. Впоследствии эти измененные признаки дали начало новым породам собак (например, коротконогость, бесшерстность, мопсовидность и др.). Таким образом, мутационная изменчивость является одним из важнейших факторов и источников в процессе породообразования, а в эволюционном плане и в процессе видообразования.</p>
    <p>Весь спектр сложных преобразований, происходящих в процессе передачи наследственных особенностей от родителей потомкам, подчиняется своим законам и правилам. Первооткрывателем основных закономерностей наследования признаков при половом размножении является Грегор Мендель (1865 г). Рассмотрим кратко основные законы Менделя (в случае полного доминирования).</p>
    <p><strong>1. <emphasis>Закон единообразия гибридов первого поколения (F1)</emphasis></strong> при скрещивании гомозиготных родителей. Для примера: от скрещивания черного по окрасу шерсти кобеля, гомозиготного по генотипу (ВВ), с коричневой сукой, также гомозиготной (вв), все щенки (F1) в помёте будут единообразны — черные по фенотипу, но по генотипу они будут гетерозиготны (Аа). Таким образом, в первом поколении проявляется только. один из двух альтернативных признаков (он называется доминантным), а второй признак не проявляется, он находится в подавленном, скрытом состоянии (и называется рецессивным). Этот первый закон единообразия Г. Мендель называл правилом доминирования. Здесь необходимо отметить, что при взаимодействии генов одного и того же локуса существует несколько типов доминирования, а именно: полное, неполное, сверхдоминирование и кодоминирование. Кратко поясним эти понятия. Полное доминирование встречается наиболее часто, когда доминантный ген полностью подавляет действие рецессивного гена того же локуса. Неполное доминирование говорит само за себя. Например, сплошная окраска неполно доминирует над пегой. Сверхдоминирование — такой тип доминирования, при котором у потомства наблюдается более сильное развитие признака, чем у родителей. Причем, по данным ученых, при сверхдоминировании доминантный ген в одной дозе (Аа) в большей степени влияет на развитие признака, чем в двойной (АА). При кодоминировании в фенотипе потомков проявляются одновременно оба аллельных гена данного локуса, т. е. оба родительских признака (наследование типов гемоглобина, групп крови и др.).</p>
    <p><strong>2. <emphasis>Закон расщепления гибридов второго поколения</emphasis></strong><emphasis> (F2)</emphasis> при скрещивании гетерозиготных родителей. Продолжим приведенный пример с окрасом шерсти. При скрещивании черных кобеля и суки — гибридов первого поколения, гетерозиготных по генотипу, во втором поколении среди родившихся щенков будут наблюдаться животные двух типов окраса шерсти: 75% от всего помета с доминантным признаком черного окраса и 25% щенков с рецессивной коричневой окраской шерстного покрова, т. е. произошло расщепление в соотношении по фенотипу 3:1 на два фенотипических класса. По генотипу же расщепление в F2 будет такое: 25% щенков с гомозиготным доминантным генотипом (ВВ), 50% с гетерозиготным генотипом (Вв) и 25% животных с гомозиготным рецессивным генотипом (вв). Таким образом, расщепление по генотипу наблюдается в соотношении 1:2:1 или ВВ: Вв: вв.</p>
    <p><strong>3. <emphasis>Закон независимого наследования</emphasis></strong> выражается в том, что каждая пара аллельных генов наследуется независимо друг от друга. Этот закон можно наблюдать при дигибридном скрещивании, т. е. когда ведется учет наследования по двум парам генов (или по двум разным признакам, например, по окрасу шерсти и характеру шерстного покрова). В случае дигибридного скрещивания расщепление по фенотипу, например, будет в соотношении 9:3:3:1. Надо сказать, что этот закон справедлив лишь для несцепленных генов, т. е. для тех, которые находятся в разных хромосомах.</p>
    <p>Необходимо особо подчеркнуть, что законы Менделя проявляются и статистически подтверждаются только на большом количестве особей. Эти законы не могут быть выявлены при скрещивании, допустим, одной или двух-трёх родительских пар, особенно если это касается закона расщепления признаков в потомстве.</p>
    <p>Закономерности наследования, сформулированные Грегором Менделем, характерны для так называемых моногенных признаков, т. е. тех признаков, возможность развития которых связана с действием одного главного гена. Такие признаки принято ещё называть менделирующими.</p>
    <p>Фенотипическое проявление моногенных признаков в меньшей степени зависит от условий окружающей среды и максимально обусловлено наследственностью. Такие признаки называются ещё качественными, альтернативными, с прерывистой изменчивостью (например, уже названные признаки окраса шерсти, характер извитости шерстного покрова, жесткошерстность и гладкошерстность, пятнистость, цвет глаз и мочки носа и т. д.).</p>
    <p>Наряду с моногенными (качественными) признаками существуют и такие, которые обусловливаются действием многих генов (полимерия или полигения). Это количественные (недискретные) признаки, образующие непрерывный ряд изменчивости, так как их проявление во многом зависит от условий среды. К числу полигенных признаков, кроме таких, как живая масса, экстерьерные промеры и др., относятся поведенческие признаки собак и других видов животных.</p>
    <p>Желающим познакомиться с основами общей генетики в более упрощенной форме можно порекомендовать обратиться к соответствующим статьям в отечественных кинологических журналах или к переводным изданиям таких авторов, как, например, X. Хармар и др. Для более углубленного изучения основ генетики целесообразно обратиться к таким авторам фундаментальных изданий по генетике, как М. Е. Лобашев, Ф. Айала, Дж. Кайгер и другие.</p>
    <p>В настоящее время можно сказать, что такие качественные моногенные признаки, как окраска и особенности строения шерстного покрова собак, сравнительно хорошо изучены генетически. Вместе с тем до сих пор остаются актуальными вопросы изучения характера наследования многих морфологических и физиологических признаков, среди которых важное место занимают поведенческие. О том, что достигнуто и какие проблемы ещё остаются в этом направлении генетических исследований, и пойдет речь в нашем дальнейшем изложении.</p>
    <subtitle>Генетика поведения, общие аспекты</subtitle>
    <p>Генетические исследования поведенческих признаков в сравнении с морфологическими представляют значительные трудности, т. к., в отличие от последних, поведенческие признаки сложнее объективно измерить, унифицировать условия эксперимента и, наконец, осуществить постановку эксперимента по выяснению средовой и наследственной компоненты у таких поведенческих феноменов, как научение и рассудочная деятельность.</p>
    <p>Одна из первых публикаций по генетике поведения была сделана в конце шестидесятых годов прошлого века англичанином Ф. Гальтоном, в которой он показал, что частота интеллектуально высокоразвитых индивидов среди родственников таких же гениальных людей значительно выше, чем среди остального населения, причем по мере увеличения дистанции родства уменьшается вероятность появления незаурядной личности.</p>
    <p>Продолжением этих исследований является сформированная Ф. Гальтоном евгеническая концепция, направленная на решение проблемы улучшения физической и психической (в первую очередь интеллектуальной) природы человека.</p>
    <p>Однако экспериментальные исследования генетики поведения начались только в начале текущего века после переоткрытия законов Менделя. Оформление в самостоятельное научное направление генетики поведения произошло в начале 60-х годов.</p>
    <p>Одно из главных требований генетического эксперимента к объекту исследования — краткие сроки смены поколений. Поэтому значительное внимание было уделено таким животным, как одноклеточные, черви, насекомые (среди них классический генетический объект — плодовая мушка дрозофила), а также рыбы, земноводные, птицы, млекопитающие. Среди млекопитающих особенно активно исследовались крысы и мыши.</p>
    <p>Однако успех генетических исследований определяется не только выбором адекватной модели, но и вычленением поведенческих признаков как объектов генетического анализа. Поэтому внимание генетиков было направлено не только на разные виды животных, но и на разные признаки поведения или их нейроморфологическую и физиологическую основу, в частности, дикость, боязнь и терпимость человека, трусость, агрессивность, спонтанную активность, половую активность, степень возбудимости нервной системы, способность к обучаемости, поведенческую стрессоустойчивость, врожденную составляющую социального поведения, склонность к потреблению алкоголя, наследование электроэнцефалографических ритмов, межлинейные различия по нейромедиаторам их метаболитам и ферментов их синтеза и утилизации, количественное распределение нейронов в структурах мозга, различие их морфологии и многое другое.</p>
    <p>В соответствии с целевой установкой настоящей главы из всего многообразия направлений и проблем генетики поведения ограничим выбор теми аспектами, которые позволят сформировать представление о генетических основах поведения собак.</p>
    <subtitle>Генетика доместикационного поведения</subtitle>
    <p>Один из таких аспектов — проблема доместикации предка собаки. Важнейшее условие доместикации состоит в преодолении детерминированной генами поведенческой особенности диких зверей, которую разные исследователи называют дикостью, выражающейся в чрезвычайной осторожности, тревожной готовности к бегству, затаивании, трусости, боязни всего нового и страхе перед человеком (антропофобия). Об антропофобии следует сказать особо. Утверждение о ее врожденности нельзя признать обоснованным. Это утверждение возникло, очевидно, в силу того, что антропофобия лишь формируется, причем с закономерным постоянством, на основе врожденных психофизиологических особенностей диких животных. Весьма обширные фактические данные этологических исследований на птицах, приматах, копытных, грызунах, хищниках и самом человеке показывают, что фобия на любые объекты зависит от обучения. Так, даже мать и сибсы (братья и сестры), незапечатленные своевременно однопометником, вызывают у него испуг. У волка — ближайшего родственника собаки антропофобия проявляется в очень широком диапазоне: от утраты при содержании в неволе до градации фобии в зависимости от возраста, пола и вооруженности человека.</p>
    <p>Таким образом, селекция доместицируемых животных на терпимость (толерантность) к человеку, на устранение антропофобии означает, что в популяции селектируемых животных увеличивается частота генов, контролирующих психофизиологические признаки, на основе которых за счет средовой приобретенной компоненты поведения и формируется этот признак.</p>
    <p>Здесь же представляется уместным остановиться еще на одном заблуждении, касающемся вклада генетического и средового компонента в поведении псовых. Распространенным является представление, согласно которому считается, что охотничье пищедобывающее поведение волка, включающее преследование, убийство и поедание жертвы, имеет врожденную природу. Однако очень тонкие наблюдения Я. К. Бадридзе, проведенные на 47 прирученных волках, 5 семьях диких волков и 28 бродячих собаках, показали результат, расходящийся с указанным представлением. Я. К. Бадридзе приходит к следующему заключению. Во врожденном репертуаре волка отсутствует хищническое поведение, под которым подразумевается генетически детерминированный комплекс реакций, направленный на преследование, убийство и поедание жертвы.</p>
    <p>У неопытных, ненаученных щенков встреча с потенциальной жертвой вызывает исключительно исследовательскую активность. При приближении жертвы к волчонку у него развивалась пассивно-оборонительная реакция, а при удалении — преследование и схватывание. В случае сопротивления жертвы развивалась агрессивная реакция со всеми компонентами, в результате чего жертва умерщвлялась.</p>
    <p>Съедение жертвы наблюдалось только при случайном повреждении шкуры, чему пред шествовало тщательное вынюхивание и вылизывание поврежденных мест. Если шкура не повреждена, то щенки теряли к убитой жертве всякий интерес. При депривации охоты до двухлетнего возраста в поведении волка нет преследования жертвы, т. е. условия, лишающие возможности научиться охоте, приводят к утрате врожденных элементов охоты. Автор этих наблюдений заключает, что отсутствие жесткой генетической детерминации хищнического поведения дает у псовых возможность формирования оптимальных индивидуальных навыков пищедобывающего поведения, которые развиваются путем проб и ошибок. Таким образом, преследование и схватывание потенциальной жертвы не является частью хищнического пищедобывающего поведения, а является проявлением исследовательской активности.</p>
    <p>Однако вернемся к анализу процесса доместикации. Другой стороной дикости наряду с трусостью и боязнью является агрессивное поведение, возникающее в ситуации, когда животному некуда бежать от опасности. И боязнь, и агрессия в процессе доместикации должны быть преодолены или трансформированы в такой степени, чтобы животное было способно сосуществовать с человеком.</p>
    <p>Большой вклад в исследования генетического контроля реакции животных на человека внесли Д. К. Беляев и его последователи, ведущие работу по селекции лисицы на терпимость человека. Лисица обычно пугливое животное с выраженным инстинктом бегства, которое сменяется агрессивной реакцией при критическом сокращении дистанции. Однако в популяции лисиц, служившей исходным материалом для селекции, наблюдалась дисперсия поведения по отношению к человеку. Частота агрессивных животных составляла 30%, испытывающих страх — 20%, злобно-трусливых — 40%, спокойных, лояльных, толерантных к человеку — 10%. В этой популяции проводилась селекция, в результате которой формировались две линии: одна с резко выраженной агрессивной реакцией, другая с терпимостью к человеку. Отбор оказался успешным. Он повысил долю особей соответствующего поведения более чем в два раза, что свидетельствует о генетической компоненте в поведении по отношению к человеку.</p>
    <p>При скрещивании между собой этих крайних по поведению линий лисиц полученные гибриды характеризовались изменчивостью поведения — от крайне выраженной агрессивности до чрезвычайно дружелюбного отношения к человеку, со значительным превышением этих показателей в родительских линиях. Кривая частоты распределения признаков по всему массиву гибридов имеет хорошо выраженный двухвершинный характер. При возвратном скрещивании гибридов на родителя с ручным типом поведения значительно большая часть потомков обладала дружелюбным поведением. А при возвратном скрещивании на родителя из агрессивной линии — чрезвычайно агрессивным поведением.</p>
    <p>Этот результат наряду с быстрым расхождением селектируемых популяций свидетельствует о том, что данная форма поведения контролируется небольшим количеством локусов (очевидно, не более двух), а значительная дисперсия объясняется влиянием генов-модификаторов на порог реакции по отношению к человеку.</p>
    <p>Сопоставимые результаты были получены на серой крысе, американской норке, речной выдре. Так, например, в исходной популяции речной выдры, отловленной из естественных условий дикой природы Сахалина, соотношение животных по формам поведения по отношению к человеку составило: с реакцией страха — 80%, с агрессивной реакцией — 10% и терпимые к человеку — 10%. За три поколения разведения в неволе соотношение указанных фенотипов трансформировалось в сторону увеличения доли особей, терпимых к человеку (37,1), а трусливых и агрессивных составило 52% и 11%.</p>
    <p>Закономерности доместикационного поведения были исследованы на домашних животных. Так, сравнительный анализ овец выявил породную специфичность полиморфизма доместикационного поведения. Селекционно продвинутые породы, т. е. заводские, высокоспециализированные по продуктивности породы, отличаются высокой частотой поведения доместицированного типа, достигающей, например, у остфризской породы 86%. У неспециализированных пород наблюдается выраженное оборонительное поведение, и животные такого «дикого» класса преобладают (77% — 95%). Полагается, что полиморфизм такого доместикационного поведения в заводских породах формировался в результате естественного отбора по устойчивости к стрессовым условиям содержания и селекции по продуктивности.</p>
    <p>Отличие собаки от других домашних животных состоит в том, что ее селекция велась преимущественно по поведенческим признакам, она не является продуктивным животным (т. е. не производит какие-либо полезные для человека материальные продукты), ее полезные качества как в процессе одомашнивания, так и дальнейшего использования — это особенности поведения.</p>
    <p>Остановимся на наиболее значимых и изученных с точки зрения наследования поведенческих признаках собаки.</p>
    <subtitle>Поведенческие признаки при межпородной гибридизации</subtitle>
    <p>Классическую работу по изучению генетики поведенческих признаков разных пород собак провели Скотт и Фулер. Исследованию подверглись чистопородные собаки: жесткошерстные фокстерьеры, коккер-спаниели, басенджи, колли, биг-ли. Однако наиболее интересные и многочисленные эксперименты были проведены на коккер-спаниелях и басенджи.</p>
    <p>Коккер-спаниели характеризуются дружелюбием и низкой агрессивностью к человеку, Басенджи, наоборот, весьма агрессивны и, в отличие от первых, в возрасте 6 недель очень боятся человека: при его появлении убегают, скулят, а загнанные в угол проявляют агрессию. Кроме того, басенджи очень мало лают. Осуществлена большая программа скрещивания этих пород, которая включала реципрокные и возвратные скрещивания, результаты которых обобщены в табл. 4.</p>
    <image l:href="#i_013.png"/>
    <subtitle>Таблица 4. Характеристика басенджи и коккер-спаниелей (Эрман и Парсонс, 1984)</subtitle>
    <p>Гибриды первого поколения по поведению сходны с басенджи, поэтому авторы предполагают, что эти поведенческие признаки определяются одним или большим числом генов. Сопротивление ограничению свободы объясняется различием по одному гену без доминирования. Интерпретация результатов осложняется тем, что между двумя возможными типами гибридов первого поколения имеются значительные различия. Гибриды от самки басенджи и самца спаниеля, а также от самки спаниеля и самца басенджи обнаруживают сходство с их матерями, что говорит о возможности материнского эффекта.</p>
    <p>Тестирование агрессивности в игре у гибридов не подчиняется простой закономерности. Предположено, что этот поведенческий признак контролируется двумя генами без признаков доминирования, но не исключается и более сложный тип наследования.</p>
    <subtitle>Наследование способности к лаю</subtitle>
    <p>Способность к лаю оценивалась в тесте, когда двум щенкам давали возможность в течение 10 мин. бороться за обладание костью. На рисунке 7 показаны результаты по всем 5 породам. Больше всех лают коккер-спаниели, меньше всех — басенджи. Как было установлено, этот признак имеет две составляющие: 1 — порог стимуляции, провоцирующий лай (он очень высок у басенджи и низкий у спаниеля);</p>
    <p>2 — длительность лая (басенджи лает короткими сериями без повышения общего возбуждения, спаниели лают непрерывно и сильно возбуждаются). По порогу стимуляции лая гибриды оказались похожими на спаниеля, что говорит о доминантности в наследовании низкого порога с участием одного гена, хотя не исключается более сложное, с большим числом генов, наследование. По признаку длительности лая гибриды первого поколения занимают промежуточное положение по отношению к родителям, а гибриды второго поколения похожи на гибридов первого, что свидетельствует о моногенном наследовании без доминирования. Таким образом, по перечисленным признакам наследование оказалось преимущественно промежуточным между менделевским и полигенным.</p>
    <subtitle>Особенности наследования пассивно- и активно-оборонительной реакции</subtitle>
    <p>Существенный вклад в генетику поведения собак внес отечественный ученый Л. В. Крушинский, начавший эти исследования еще с конца 30 годов. Так, он один из первых, кто исследовал влияние уровня возбудимости нервной системы на поведение, в частности, на оборонительную реакцию.</p>
    <p>Эта зависимость исследовалась на двух породах собак. Для гибридологического анализа были использованы гиляцкие (восточно-сибирские) лайки и немецкие овчарки. Поведение собак обеих пород характеризовалось отсутствием пассивно-оборонительного поведения (трусости), но гиляцкие лайки обладают малой возбудимостью, а немецкие овчарки — высоковозбудимые, что обнаруживалось в специальных тестах. Гибриды первого поколения (25 особей) обнаружили хорошо выраженную пассивно-оборонительную реакцию (рис. 8).</p>
    <p>У собак возбудимость наследуется как доминантный или полудоминантный признак.</p>
    <p>Анализ результатов показывает, что генетически обусловленные реакции поведения могут не проявляться в фенотипе животного при малой его возбудимости. Но у гибридов, унаследовавших пассивно-оборонительную реакцию от гиляцких лаек (она не проявляется в силу малой возбудимости, но при фармакологической стимуляции возбудимости — хорошо выражена) и повышенную возбудимость от немецких овчарок, регулярно обнаруживали признаки страха. Пассивно- и активно-оборонительное поведение наследуется независимо друг от друга, а проявление этих двух поведенческих признаков у одной особи формирует своеобразное злобно-трусливое поведение.</p>
    <image l:href="#i_014.png"/>
    <image l:href="#i_015.png"/>
    <subtitle>Рис. 7. Различия в особенностях лая у собак разных пород. Вокализация в тестах на доминирование при тестировании щенков в разном возрасте (Эрман и Парсонс, 1984)</subtitle>
    <p><strong>А.</strong> Среднее число звуков лая.</p>
    <p><strong>Б.</strong> Процент лающих животных.</p>
    <p><strong>БА</strong> — басенджи, <strong>БИ</strong> — бигли, <strong>КС</strong> — коккер-спаниели, <strong>Ш</strong> — шотландские овчарки, <strong>ВД</strong> — волкодавы.</p>
    <image l:href="#i_016.png"/>
    <subtitle>Рис. 8. Наследование поведенческих реакций и возбудимости у собак разных пород (по Крушинскому, 1991)</subtitle>
    <p><strong>Указанные на рисунке обозначения относятся ко всем родословным.</strong></p>
    <p><strong>1 — пассивно-оборонительная реакция; 2 — активно-оборонительная реакция; 3 — одновременное наличие обеих оборонительных реакций; 4 — отсутствие обеих оборонительных реакций.</strong></p>
    <p><strong>Самцы — гиляцкие лайки.</strong></p>
    <p><strong>Самки — немецкие овчарки.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Убедительно был показан вклад генетической и средовой (условия содержания и воспитания) составляющей в формировании оборонительного поведения немецких овчарок и эрдельтерьеров. Собаки обеих пород (272 особи) воспитывались в разных условиях: одна группа — у частных лиц без изоляции от внешнего мира, другая — в питомниках с известной изоляцией от внешних условий.</p>
    <p>При изолированном воспитании процент особей, имеющих пассивно-оборонительную реакцию, увеличивается у обеих пород, но значительно резче — у немецких овчарок по сравнению с воспитанием у частных лиц (таб. 5).</p>
    <image l:href="#i_017.png"/>
    <subtitle>Таблица 5. Проявление и степень выраженности пассивно-оборонительной реакции (ПОР) у собак разных пород, воспитанных в различных условиях (по Л. В. Крушинскому, 1991)</subtitle>
    <p>В отношении активно-оборонительной реакции были получены результаты, обнаруживающие ослабление проявления реакции в условиях изоляции по сравнению с содержанием у частных лиц (таб. 6).</p>
    <image l:href="#i_018.png"/>
    <subtitle>Таблица 6. Проявление и степень выраженности активно-оборонительной реакции (АОР) у собак разных пород, воспитанных в различных условиях (по Л. В. Крушинскому, 1991)</subtitle>
    <p>Таким образом, условия изоляции усиливают проявление пассивно-оборонительной реакции, но ослабляют активно-оборонительную реакцию. Вместе с тем хорошо прослеживается межпородное различие оборонительных реакций, указывающих на их генетическую компоненту.</p>
    <p>Оценка частоты выраженности активно-оборонительной реакции по методу Крушинского у 5 пород овчарок (таб. 7), живущих в условиях чабанских бригад, ранее не обученных караульной службе и изолированных от обученных собак, при имитации нападения позволила по проявлению реакции расположить породы в следующем порядке: среднеазиатская овчарка, кавказская овчарка, южнорусская овчарка, немецкая овчарка, колли. Это сравнительное исследование хорошо иллюстрирует направленность селекции по поведению этих пород собак. Вместе с тем следует отметить, что агрессивное поведение имеет как минимум две составляющие, каждая из которых детерминируется своей генетической системой. Было установлено, что при селекции на ручной тип поведения и снижение агрессии к человеку у крыс межсамцовая агрессия не меняется, и по этому признаку ручные и дикие крысы не различаются во всех исследованных поколениях селекции. Не обнаружено отличий между ручными и агрессивными к человеку крысами по числу животных, которые убивают подсаженных к ним мышей. Эти данные указывают на то, что генетические системы, контролирующие межсамцовую агрессию и агрессию на человека, являются различными.</p>
    <p>Уместно заметить, что и у собак можно проследить избирательность агрессивных реакций по отношению к разным объектам, и в этом случае, очевидно, речь также может пойти об их различной генетической природе.</p>
    <image l:href="#i_019.png"/>
    <subtitle>Таблица 7. Проявление и степень выраженности активно-оборонительной реакции (АОР) у собак разных пород (из Н. Г. Андриановой и др., 1992)</subtitle>
    <p><strong>Обозначения:</strong></p>
    <p><strong>ЗО — злоба отсутствует;</strong></p>
    <p><strong>ЗЛ-1 — злоба, лай первой степени;</strong></p>
    <p><strong>ЗЛ-2 — злоба, лай второй степени;</strong></p>
    <p><strong>ЗЛ-3 — злоба, лай третьей степени;</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>ЗХ-1 — злоба, хватка первой степени;</strong></p>
    <p><strong>ЗХ-2 — злоба, хватка второй степени;</strong></p>
    <p><strong>ЗХ-3 — злоба, хватка третьей степени (максимальная выраженность злобы).</strong></p>
    <subtitle>Наследование способности к обучению</subtitle>
    <p>Способность обучаться, приобретать новый жизненный опыт — несомненно, генетически детерминированное свойство. Так, сравнительный анализ двух филогенетически различных групп хищников: псовых и кошачьих показывает, что их пищедобывающее поведение сильно отличается по генетическим задаткам. У псовых, как говорилось выше, убийство жертвы не входит во врожденный репертуар поведения, и им необходимо этому обучаться. Эволюция кошачьих характеризуется крайне узкой специализацией. Представители этого семейства без исключения убивают жертву смертельным укусом в область шеи. Стереотип смертельного укуса — врожденное свойство поведения кошачьих. Экспериментальным путем продемонстрирована самостоятельность его нейрофизиологического механизма, и локализованы центры, запускающие смертельный укус в среднем мозге. У кошек инстинкт преобладает над приобретенными навыками. Известно, что кошки с трудом поддаются дрессировке. Опыты по выработке классического условного рефлекса у кошек часто приводят к формированию условной реакции страха, и проведение эксперимента становится невозможным. Поэтому способность к обучению у этих животных изучена в основном на инструментальных реакциях с положительным подкреплением.</p>
    <p>Убедительные данные о генетическом контроле за скоростью приобретения навыков получены на крысах. В течение семи поколений удалось произвести селекцию из одной популяции двух субпопуляций «глупых» и «умных» крыс по скорости прохождения лабиринта и количеству ошибок, что указывает на значительную генетическую изменчивость способности к обучению. В дальнейшем из обеих линий крыс сформировали три группы, из которых одна группа выращивалась в обычных условиях; вторая — в условиях, ограничивающих познавательную активность; третья — в обогащенной для познания среде. Межлинейные различия по способности обучаться обнаружились только у второй группы (рис. 8).</p>
    <image l:href="#i_020.png"/>
    <subtitle>Рис. 8. Результаты обучения в лабиринте «умных» и «глупых» крыс, выросших в ухудшенных, обычных и улучшенных условиях.</subtitle>
    <subtitle>Наблюдается четкое различие показателей обучения в случае нормальной среды. Различие почти целиком исчезает при росте крыс в ухудшенных и улучшенных условиях (Фогель и Мотульски, 1990)</subtitle>
    <p>Эти наблюдения показывают, что хорошими условиями содержания и умелой дрессировкой можно и у посредственного по задаткам животного существенно улучшить способности к обучению, а плохими условиями и неумелой дрессировкой нанести вред реализации даже очень хороших задатков. Представляется, что для кинолога эти результаты весьма поучительны как с точки зрения отбора по способностям к обучению, так и по созданию условий содержания и обучения.</p>
    <p>Экспериментальный анализ способности собак к обучению обнаруживает положительную достоверную связь между успешностью обучения и общим уровнем двигательной активности. На способность обучаться существенное влияние оказывает мотивационная сфера. Так, собаки, имеющие врожденную склонность носить предметы, обучаются и самой апортировке, и всему, что с ней связано, чрезвычайно легко. Это в известной степени отражает избирательную сторону способности к обучению.</p>
    <subtitle>Генетическая детерминация элементарной рассудочной деятельности</subtitle>
    <p>Исследования элементарной рассудочной деятельности, проводимые Л. В. Крушинским, у животных разных таксономических категорий обнаруживают между ними значительные различия. Кроме, того, выявлена большая индивидуальная изменчивость этого поведенческого признака. Проведен генетический анализ элементарной рассудочной деятельности у крыс на примере способности к экстраполяции направления движения раздражителя. Сопоставление разных генотипов показало, что животные лабораторных линий не способны к решению этой задачи, а дикие крысы и гибриды от скрещивания с лабораторными эту способность обнаруживают. Посемейный анализ и оценка наследуемости у гибридов показывают, что различие в элементарной рассудочной деятельности имеет существенную генетическую компоненту.</p>
    <p>Однако попытка селекционно получить линию крыс с более высокой, чем исходная, способностью к экстраполяции не была успешной. На этом основании сделано предположение, что элементарная рассудочная деятельность определяется сложным коадаптированным генным комплексом, поддерживаемым естественным отбором. Содержание животных на протяжении множества поколений в клетках приводит к распаду этих комплексов, в результате чего снижается уровень элементарной рассудочной деятельности. Вместе с тем оценки элементарной рассудочной деятельности у собак показывают достаточно высокий уровень ее развития. Однако показатель этой деятельности у волка все же может быть оценен выше, чем у собак, что продемонстрировали экспериментальные исследования, организованные Л. В. Крушинским. Очевидно, благодаря именно этим преимуществам волк очень быстро вытесняет одичалых собак из тех мест обитания в дикой природе, которые они занимают в отсутствие волка при его уничтожении человеком.</p>
    <subtitle>Наследственность и социальная иерархия</subtitle>
    <p>Генетической составляющей в формировании иерархической структуры сообщества у стайно живущих псовых и у собак, в частности, принадлежит значительная роль. Так, степень выраженности иерархии хорошо прослеживается среди разных пород, что прежде всего характеризует их генетические различия. Слабо выраженная иерархия является результатом длительного отбора со стороны человека, при котором браковались наиболее агрессивные особи, препятствующие включению в стаю новых собак. Собаки, у которых в этом направлении не проводился отбор (басенджи, фокстерьеры и др.), характеризуются отчетливо выраженной доминантностью. Но особенно ярко иерархия проявляется у диких видов, в частности, у волка, так как такое поведение обеспечивает структурированность сообщества, его управляемость и успешность борьбы за территориальные и прочие ресурсы жизнедеятельности.</p>
    <p>Генетическая предрасположенность занимает значительное место в формировании у псовых таких специфических свойств поведения, как поиск по запаховому следу, апортировка (поноска), а у собак — пастушьи способности.</p>
    <subtitle>Наследование поведения, связанного с запаховой ориентацией</subtitle>
    <p>Так, для собак весьма характерна чрезвычайно высокая чувствительность к продуктам жизнедеятельности животного организма (пот, кровь, моча, экскременты, секреты пахучих желез и др.), так как это информация о пищевом объекте, жертве, сородичах. В то же время, те объекты окружающей среды, которые не имеют существенного значения для жизнедеятельности организма собак, не вызывают своим запахом реакции. К таким объектам, например, относятся растения. Вместе с тем у кошачьих известна реакция на растение котовник кошачий. Реагируют на него приступом возбуждения даже львы. Причем определен и описан аутосомный ген, контролирующий реакцию кошачьих на это растение. Но кроме высокой обонятельной чувствительности, под контролем генов находится способность и заинтересованность к поиску по запаховому следу. Специальные исследования на немецкой жесткошерстной легавой позволили оценить, что наследуемость заинтересованности в следовой работе составляет 40%.</p>
    <p>Весьма интересные результаты по изучению врожденной склонности поиска по запаховому следу получены на щенках немецкой овчарки. Установлено, что эта способность проявляется к двухмесячному возрасту (в некоторых случаях даже у 45-дневных щенков) с дифференцировкой индивидуального запаха. Щенки отличали запах прокладчика следа от запаха других людей. Причем было установлено, что помет щенков от производителей с высокими рабочими качествами существенно превосходил в поиске по запаховому следу помет щенков родителей, нестабильно работающих и не пригодных к розыскной службе. По прошествии 1–2 лет щенки от производителей с высокими рабочими качествами сохранили свой поведенческий задаток работы по запаховому следу.</p>
    <subtitle>Наследственная склонность к апортировке</subtitle>
    <p>Анализ апортировочного поведения, проведенный Л. В. Крушинским, убедительно демонстрирует его генетическую составляющую. Прежде всего, в специальных экспериментах по научению апортировке, исключающих возможность влияния предшествующих навыков (для этого предмет для апортировки подвешивался на шею, и схватывать его нужно было только в определенных ситуациях), была показана весьма существенная дисперсия этого поведенческого признака при явной зависимости в быстроте обучения в направлении от простого к сложному варианту апортировки. Если данной конкретной собаке требовалось многократное повторение в первом варианте, то усложнение условий апортировки относительно пропорционально увеличивало количество повторений упражнения, и наоборот.</p>
    <p>Скрещивание кобеля немецкой овчарки с выраженным апортировочным поведением с двумя суками (немецкой и среднеазиатской овчарки), не проявляющими наклонности к апортировке, показало, что в одном помете из двух потомков один проявлял резко выраженное стремление носить во рту предметы, а у другого это свойство отсутствовало. В помете второй суки из шести щенков два имели выраженное апортировочное поведение. Предшествующий помет этой же суки из пяти щенков, но уже от кобеля кавказской овчарки, не обнаружил такого поведения. Исследование еще одного помета немецких овчарок, у которого родительница имела навязчивую склонность носить во рту мелкие предметы (щепки, соломинки), — один из трех щенков имел такую же склонность. Автор счел возможным говорить о доминантном характере наследования способности к апортировке, однако скорее всего это неполное доминирование.</p>
    <p>В подтверждении наследования этого поведенческого признака указывается, что некоторые породы, в частности, ретриверы, склонны чрезвычайно легко обучаться апортировке, поэтому и используются для подноса убитой дичи. Приводятся данные по сиамским кошкам. От скрещивания апортирующей и нормальной кошки был получен котенок, носящий в зубах поноску.</p>
    <subtitle>Наследственность и пастушье поведение</subtitle>
    <p>Исследование пастушьей способности осуществлено, как и во многих предыдущих случаях, гибридологическим методом. В частности, проводилось скрещивание немецких овчарок с пастушьим инстинктом и среднеазиатских овчарок, не обладавших пастушьим инстинктом. Получены следующие результаты. При спаривании между собой среднеазиатских овчарок их потомство не обнаруживало пастушьего рефлекса. Спаривание немецкой и среднеазиатской овчарок давало до 72% потомков с пастушьим поведением, а спаривание немецкой овчарки с немецкой овчаркой — до 94% потомков имели пастушье поведение. Предполагается, что это является результатом неполного доминантного наследования пастушьего инстинкта.</p>
    <subtitle>О закономерностях гибридизации волка и собаки</subtitle>
    <p>Генетическая детерминация поведения особенно остро обнаруживает себя в попытках гибридизации волка и собаки. Основная причина таких попыток состоит в стремлении улучшить рабочие качества собак, в частности, силу, выносливость, смелость, злобность, чутьистость и др.</p>
    <p>Случаи получения гибридов с высокими рабочими качествами, описанные в старой литературе, не отличаются достоверностью. Тщательные целенаправленные исследования гибридизации волка с собакой дают основания утверждать, что гибриды первой генерации непригодны для использования в какой-либо работе, так как пугливы, своенравны, не поддаются дрессировке — выполняют команды, преимущественно находясь на привязи, а спущенные с нее становятся очень неуверенными, перестают повиноваться. У них явно доминируют поведенческие признаки волка, а трусость проявляется даже в большей степени.</p>
    <p>Гибриды второго поколения также мало пригодны к использованию, но среди них все же в силу расщепления встречаются отдельные особи с относительной управляемостью. И только гибриды третьего и последующих поколений возвратного скрещивания на собаку начинают обнаруживать приемлемые рабочие качества. Владельцы таких гибридов отмечают у них значительно большую остроту обоняния, слуха и зрения.</p>
    <p>Вместе с тем, как отмечают исследователи, слишком велики трудозатраты на селекцию, выращивание, содержание и воспитание гибридов, и достижение указанной цели такими средствами вряд ли оправданно. Также необходимо иметь в виду, что гибридизация, как правило, осуществляется стихийно, непродуманно и чаще всего бесконтрольно. Гибриды первой, второй и, в известной мере, третьей генерации потенциально опасны и вредны. Потеряв хозяина, они, в отличие от собак, не ищут общения с человеком и, не имеющие навыков самостоятельной жизни, в частности, охоты на диких зверей, промышляют домашними животными. По мнению некоторых ученых, при гибридизации слияние двух сильно различающихся геномов приводит к утрате стабильности вновь полученного генома (гибридный дисгинез), и первым его показателем являются аномалии поведения.</p>
    <p>Приведенный в настоящей главе материал не претендует на исчерпывающую полноту изложения генетических основ поведения. Главные задачи состояли в том, чтобы выявить генетическую сторону того феномена, который называется поведением; показать, почему в список селектируемых признаков включены поведенческие, и дать повод для размышлений о последствиях ослабления внимания к селекции по поведению; продемонстрировать, почему при отборе собак по врожденным задаткам рабочих качеств (рекомендации по ним будут рассмотрены в главе 7) важно своевременно осуществить тестирование щенков, то есть исключить маскировку этих задатков приобретенным опытом; понять, почему от гибридизации волка и собаки не следует ожидать кардинального улучшения рабочих качеств. И, наконец, следует сказать, что осведомленность в вопросах генетики поведения в конечном итоге должна явиться существенным вкладом в профессиональную подготовку кинологов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 6</p>
     <p>ОБОНЯТЕЛЬНАЯ ОРИЕНТАЦИЯ И ФОРМИРОВАНИЕ АКТИВНОЙ ПОИСКОВОЙ РЕАКЦИИ У СОБАК</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>1. ОСОБЕННОСТИ УСТРОЙСТВА И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБОНЯТЕЛЬНОГО АППАРАТА СОБАКИ</p>
     </title>
     <p>Обоняние, т. е. способность воспринимать запахи окружающей среды, играет особую роль в жизни и при дрессировке служебных собак. Собаки относятся к макросматикам, т. е. животным с сильно развитым обонятельным аппаратом, и если у них искусственно отключить зрение и слух, они легко ориентируются в окружающей среде.</p>
     <p>Жизнь диких предков собак напрямую зависела от того, насколько успешно они могли ориентироваться по запахам, а также находить по запаховому следу убегающую от них добычу. «Если бы собака писала книгу об органах чувств, то несомненно самая длинная глава была бы посвящена обонянию», — писал Г. Деккер, автор книги, посвященной способностям животных воспринимать окружающий мир.</p>
     <p>Данная глава пособия посвящена обонятельной ориентации собак, на базе которой при дрессировке вырабатываются многочисленные навыки, используемые в дальнейшем при работе с собаками.</p>
     <p>Периферическая часть обонятельного анализатора собаки своим строением и функцией предназначена для забора запаховой информации, ее первичной обработки, формирования и передачи в центральную нервную систему соответствующего импульса.</p>
     <p>Молекулы запахового вещества вместе со струёй воздуха при вдохе попадают в периферический отдел обонятельного анализатора, где химическая энергия запаховых веществ трансформируется в специфический нервный процесс — возбуждение обонятельных рецепторов.</p>
     <p>Первоначально воздух проходит через ноздри собаки, имеющие круглую часть и боковые вырезы, затем попадает в носовую полость, где имеются три носовых хода, разделенных складками слизистой оболочки, и три носовые раковины — нижние, средние и верхние. Верхний, средний и нижний носовые ходы соединяются общим носовым ходом. Нижний носовой ход — дыхательный, средний и общий — смешанные, верхний — только обонятельный, он заканчивается слепо. У собак обонятельная область носа резко увеличивается за счет развития системы этмоидальных раковин, представляющих собой выросты решетчатой кости.</p>
     <p>При обычном вдохе большая часть вдыхаемого воздуха проходит через нижний, меньшая — через средний и общий носовые ходы и лишь незначительная часть попадает на обонятельный эпителий, выстилающий верхний носовой ход и этмоидальные раковины.</p>
     <p>К аппарату обоняния относят также якобсонов орган, расположенный на носовой перегородке недалеко от входа в носовую полость. Считают, что с его помощью собака реагирует на сильные резкие раздражающие запахи, что позволяет ей избежать их попадания на чувствительные участки обонятельного эпителия верхней носовой раковины.</p>
     <p>Изучение самого обонятельного эпителия показало, что он содержит рецепторные клетки, которые относятся к наиболее древним — первичночувствующим рецепторам. Они снабжены собственным центральным отростком, выполняющим роль аксона и передающим полученную клеткой информацию в обонятельные луковицы, которые являются первичными центрами обонятельного анализатора.</p>
     <p>Количество обонятельных рецепторов весьма велико. В значительной мере оно определяется площадью, занимаемой обонятельным эпителием, хотя зависит также от размеров рецепторов и плотности их расположения в обонятельном эпителии. У немецкой овчарки насчитывается 224 млн. обонятельных клеток при площади обонятельного эпителия 196,46 см<sup>2</sup>, для сравнения: у человека 10 млн. клеток при площади эпителия 10 см<sup>2</sup>. Обонятельные клетки имеют веретеновидную форму и снабжены, кроме центрального, коротким периферическим отростком, заканчивающимся на поверхности утолщением — обонятельной булавой с волосками различной длины. Количество волосков в обонятельных клетках собаки обычно более 20, длина большинства их составляет о кол о 15–30 мкм. Отдельные обонятельные клетки снабжены более длинными волосками. В волосках, по всей видимости, осуществляются первичные процессы обонятельной рецепции, и возможно, что волоски обеспечивают увеличение рецептивной поверхности обонятельной клетки.</p>
     <p>Рецепторные клетки окружены и изолированы друг от друга телами опорных клеток, часть из которых расположена вблизи базальной мембраны рецепторного слоя. Такие клетки носят название базальных. В соединительнотканном слое обонятельной выстилки локализуются концевые отделы боуменовых желез, главным образом продуцирующих слизь, в которую погружены обонятельные волоски. Здесь же располагаются многочисленные кровеносные сосуды и пучки обонятельных нервов, образованные центральными отростками обонятельных клеток, которые в виде многочисленных коротких и тонких обонятельных нитей проходят через отверстие решетчатой кости к обонятельным луковицам мозга.</p>
     <p>При биохимическом исследовании в обонятельной выстилке некоторых животных были обнаружены каратиноиды, однако до сих пор не ясно, имеют ли они непосредственное отношение к обонятельной рецепции.</p>
     <subtitle>Центральная часть обонятельного анализатора</subtitle>
     <p>Обонятельные луковицы лежат на базальной поверхности лобных долей головного мозга. Они построены по типу корковых центров со сложным расположением элементов и могут быть отнесены к корковым структурам. Здесь осуществляется первое синаптическое переключение для сигналов, приходящих от обонятельных рецепторов.</p>
     <p>Сравнение обонятельных проводящих путей с другими сенсорными путями показывает ряд характерных особенностей обонятельной системы. Она не претерпела существен ной перестройки в процессе эволюции позвоночных, у обонятельного анализатора не обнаружено специального представительства в новой коре, как у других сенсорных систем. Ранее считалось, что высший центр обонятельного анализатора представлен обширной областью в старой коре, так называемом «обонятельном мозге», однако последние данные показывают, что собственно обонятельная область более ограничена, а роль ряда структур «обонятельного мозга» выходит далеко за рамки собственно обонятельной функции. Эти структуры связаны с интеграцией соматовегетативных реакций, управлением эмоциональным состоянием, мотивацией поведения и т. д. Их можно рассматривать как ассоциативные обонятельные центры. Становится понятным, почему для многих запахов характерна эмоциональная окраска, наблюдаются многообразные физиологические эффекты (дыхательные, сосудистые) при действии пахучих веществ с приятным и неприятным запахами. Приходящие к «обонятельному мозгу» обонятельные сигналы, коррелируя с другими сенсорными сигналами, служат активаторами, включающими необонятельные типы активности животного — пищевую, половую, оборонительную и т. д., возможно, что обонятельные сигналы в большей степени, чем возбуждения сенсорных систем, способствуют созданию и поддержанию различных мотивационных состояний.</p>
     <subtitle>Функционирование обонятельных рецепторов и проблема классификации запахов</subtitle>
     <p>Процесс взаимодействия молекул пахучего вещества с обонятельными рецепторами изучен очень слабо. Считается установленным, что для их возбуждения требуется непосредственный контакт молекулы пахучего вещества с рецепторными структурами. Обонятельные рецепторы специализировались в процессе эволюции и приобрели особую чувствительность и специфичность к большой группе низкомолекулярных соединений. Остается неизвестным, какими именно физическими или химическими параметрами определяется эффективность вещества как обонятельного стимула. В качестве необходимых условий указывали на летучесть, достаточную способность к адсорбции на обонятельной выстилке, растворимость в липидах и до некоторой степени в воде, молекулярный вес, лежащий в определенных границах, конфигурацию молекулы, обеспечивающую ее сродство к рецепторам и др.</p>
     <p>Различия в ответах разных рецепторных клеток на запахи позволяют допустить существование нескольких (возможно, многих) типов «рецептивных мест», которые по-разному распределены на рецепторах.</p>
     <p>Попыток объяснения механизма первичного процесса взаимодействия молекул пахучих веществ с рецептором сделано немало. Они тесно связаны с проблемой классификации запахов, но до сих пор ни одно объяснение не является общепризнанным.</p>
     <p>Неоднократно пытались выяснить связь запаха с химическим строением вещества. Для некоторых классов запахов характерно присутствие в молекуле определенных функциональных групп, так называемых «одорифоров». Предполагалось, что именно эти группы проявляют химическое сродство к «рецептивному месту» обонятельного эпителия, однако язык химических формул не позволяет точно предсказать запахи веществ. Существуют несомненные корреляции, ограниченные правила, но всеобщей однозначной зависимости между запахом и химическим строением найти не удалось.</p>
     <p>Широкую известность получила «стереохимическая теория запаха» Эймура. Согласно ей все вещества с одинаковыми запахами имеют одинаковую форму или схожие по форме части молекул и могут заполнять определенные «гнезда» («лунки») на поверхности обонятельных клеток. Число таких «гнезд» ограничено и соответствует числу первичных запахов, из которых складываются все остальные. Было выделено около семи первичных запахов: камфорный, эфирный, острый, цветочный, мятный, мускусный, гнилостный. «Лунка» эфирного — вытянутая, камфорного — имеет вид эллиптической чаши, мускусного — сходна, но чуть больше по размеру, цветочного — имеет сложную форму и т. д. Экспериментальная проверка не подтвердила данную концепцию.</p>
     <p>Делались попытки связать запах с энергетическими переходами в молекулах вещества. Наиболее известна теория Райта. Он обратил внимание на колебательную и вращательную энергию молекул, которую определяют по спектрам поглощения в инфракрасной области, и хотел выявить связь между запахами веществ и их спектрами в далекой инфракрасной области. По этой гипотезе в обонятельном эпителии имеется несколько типов пигментов, молекулы которых находятся в возбужденном состоянии и обуславливают поляризацию мембраны обонятельных клеток. При совпадении частоты колебания молекулы запахового вещества и молекулы соответствующего пигмента последняя переходит в более стабильное состояние, что вызывает деполяризацию мембраны и первичный потенциал, распространяющийся по поверхности рецепторной клетки. Данная гипотеза также имеет ряд затруднений.</p>
     <p>Таким образом, проблема связи качества запаха со свойствами молекул, а также механизмы взаимодействия пахучего вещества с рецепторами еще ждут своего рассмотрения.</p>
     <subtitle>Регуляция обонятельной чувствительности</subtitle>
     <p>Регуляция обонятельной чувствительности на уровне рецепторов в основном осуществляется посредством изменения условий доступа к ним пахучего вещества, т. е. связана с особенностями дыхания собаки. Как уже упоминалось выше, при нормальном дыхании лишь малая часть воздуха с молекулами запахового вещества достигает обонятельного эпителия. Чтобы улучшить проникновение паров пахучего вещества в обонятельные отделы носа, собака должна сделать глубокий вдох, что обычно происходит при обнюхивании либо короткие частые вдохи.</p>
     <p>Поступление запаховых частиц в носовую полость зависит также от строения ноздрей собаки. С. А. Корытин при исследовании обонятельной ориентации псовых показал, что они лучше воспринимают запахи, источник которых находится сбоку, хуже — спереди или сзади от животного. Дальнейшее изучение проблемы дало следующий результат. Воздух поступает в нос собаки через ноздри, имеющие круглую часть и боковые вырезы (рис. 9а), причем при обычном вдохе около 60% воздуха поступает через круглую ноздрю и около 40% — через вырезы; при принюхивании же наоборот — уже около 60% воздуха поступает через боковые вырезы. Контуры струй вдыхаемого воздуха напоминают веер или диск, из которого удалены два сектора — один спереди, другой сзади. Перед носом животного располагается область (около 60% воображаемого диска), откуда воздух в ноздри не засасывается. По 50° влево и вправо от нее, в секторах от 30° до 80° влево и вправо от продольной оси головы воздух поступает через круглую часть ноздри, от 80° до 130° — через боковой вырез носа. Таким образом, боковые вырезы служат для успешной обонятельной ориентации в пространстве, позволяя обследовать воздух сбоку и частично сзади животного.</p>
     <p>При нормальном дыхании собаки верхняя и нижняя стенки бокового выреза носа параллельны друг другу. При принюхивании его стенки становятся вогнутыми, наружная щель сужается и боковой вырез представляет собой почти замкнутую подлине трубочку с нешироким продольным разрезом. Так как круглая часть ноздри также сужается, то создаются условия для поступления в нос воздуха преимущественно сбоку и сзади от животного: струи вдыхаемого воздуха представляют собой два сектора уже по 120° (от 30° до 150°) влево и вправо от продольной оси головы (рис. 96).</p>
     <image l:href="#i_021.png"/>
     <subtitle>Рис. 9. Контуры струй вдыхаемого собакой воздуха при обычном вдохе (а) и при принюхивании (б)</subtitle>
     <p>Плоскость, проведенная через контуры вдыхаемых струй обеих ноздрей, составляет с осью головы угол около 30°, что соответствует направленности боковых вырезов носа (рис. 10 а). Для сравнения: у кошек относительно небольшие вырезы носа направлены вдоль оси головы, а не под углом к ней (рис. 10 б). Известно, что среди кошачьих нет хищников, способных к длительному преследованию жертвы по ее запаховому следу.</p>
     <image l:href="#i_022.png"/>
     <subtitle>Рис. 10. Строение ноздрей собаки (а) и кошки (б)</subtitle>
     <p>Наблюдение за собаками, идущими по следу с использованием нижнего чутья, показывает, что плоскость, проведенная через боковые вырезы носа обеих ноздрей, оказывается перпендикулярной земной поверхности. Это позволяет им обследовать горизонтальный столб воздуха, представляющий собой цилиндр диаметром около 15 см, расположенный непосредственно под мордой животного (рис. 11 a). В таком положении собаки делают меньше всего ошибок при проработке следа. Необходимо помнить, что при ротовом дыхании диаметр исследуемого столба воздуха уменьшается за счет изменения струи всасываемого через нос воздуха.</p>
     <p>Если собака идет по следу с поднятой головой, ею обследуется горизонтальный столб воздуха меньшего диаметра (рис. 11 б). Также играет роль большее перемешивание воздуха в пределах этого столба, и собака может допустить большее количество ошибок при работе по следу. Принюхиваясь к дальнему источнику запаха, животное поднимает голову, как правило, до уровня, когда плоскость боковых вырезов носа становится почти параллельной поверхности земли (рис. 11 в). Это позволяет ему лучше обследовать горизонтальные потоки воздуха, несущие запаховую информацию от отдельных источников.</p>
     <image l:href="#i_023.png"/>
     <subtitle>Рис. 11. Структура струй вдыхаемого собакой воздуха при проработке следа (а, б) и при принюхивании к дальнему источнику запаха (в)</subtitle>
     <p>Хотелось бы остановиться на вопросе о том, как поступает воздух в носовую полость собаки, когда она движется по следу с достаточной скоростью. Собаки бегут по следу с открытым ртом, дыхание при этом частое и поверхностное: при незначительных нагрузках — около 100–140 вдохов в минуту, при значительных (бег в течение 30 мин. и более) 200–250 вдохов в мин. Охлаждение тела осуществляется за счет дыхания. Через нос проходит лишь 5–15% от вдыхаемого воздуха, причем почти весь он проходит через круглую часть ноздри. При вдохе этот воздух проходит через носовую полость и вместе с основной массой воздуха поступает в легкие (рис. 12 а).</p>
     <p>При выдохе через рот также наблюдается засасывание воздуха в ноздри извне (рис. 12 б).</p>
     <p>Возможно это связано с тем, что при движении воздуха из легких с большой скоростью в глотке (самом узком месте), создается область пониженного давления, что способствует засасыванию порции воздуха через хоаны из носовой полости. Эта часть воздуха в легкие не попадает, а, пройдя через нос, выбрасывается наружу с основной массой выдыхаемого животными воздуха.</p>
     <p>Таким образом, обонятельная информация поступает к бегущей по следу собаке непрерывно — на вдохе и на выдохе, что позволяет ей достаточно эффективно корректировать свое поведение при преследовании убегающего человека или зверя.</p>
     <image l:href="#i_024.png"/>
     <subtitle>Рис. 12. Прохождение потока воздуха через нос при вдохе (а) и (б) выдохе во время быстрого движения (бега) собаки по запаховому следу</subtitle>
     <p>На бегу собака проводит лишь ориентировочный анализ поступающих запахов, возможно этого достаточно для того, чтобы не потерять искомый запах. В случае утери следа собака останавливается и тщательно принюхивается, в основном с закрытым ртом, проводя, таким образом, тщательный анализ поступающих запахов.</p>
     <p>Остается открытым вопрос, как собака определяет направление, в котором удалялась добыча. Очевидно, этот сложный нейрофизиологический и поведенческий процесс осуществляется за счет различий во времени при попадании запаховых частиц в левую и правую ноздри, которые увеличиваются из-за веерообразного строения струи вдыхаемого воздуха. Определение направления движения добычи по следу происходит, очевидно, по изменению концентрации запаха на небольшом участке следа.</p>
     <p>Возвращаясь к регуляции обонятельной чувствительности, надо отметить, что сами пахучие вещества, попадая в полость носа, вызывают различные дыхательные реакции — учащение, замедление, задержку дыхания. Сужение или расширение сосудов обонятельного эпителия, сдвиги в составе или количестве покрывающей его слизи и другие реакции должны оказывать значительное влияние на функцию обонятельных рецепторов.</p>
     <p>Изменение обонятельной функции может быть связано с обонятельной адаптацией, т. е. уменьшением чувствительности к различным запахам после их длительного воздействия, или с сенсибилизацией — повышением чувствительности к какому-либо запаху после соответствующей тренировки или иных воздействий. Эти процессы в определенной степени являются результатом центральной регуляции, иногда выходящими за рамки собственно обонятельной системы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2. ОБОНЯТЕЛЬНАЯ ОРИЕНТАЦИЯ И ВОЗМОЖНОСТИ ОБОНЯТЕЛЬНОГО АППАРАТА</p>
     </title>
     <p>Обонятельная система собак, связанная с первой парой черепно-мозговых нервов, морфологически легко отграничивается от других систем хеморецепции. Наиболее характерны различия между вкусом и обонянием. Зависит это от особенностей передаваемой сенсорной информации. Если пища, когда она полезна, должна потребляться, а когда вредна — избегаться, то запаховые вещества сами по себе для процессов жизнедеятельности безразличны. Значение их в том, что они в естественных условиях играют роль меток, сопутствуя определенным предметам или событиям, т. е. выполняют, как правило, чисто сигнальную функцию и действуют на расстоянии. Широко распространены в природе и специальные пахучие вещества, которые используются животными в качестве обонятельных сигналов и выделяются с помощью специализированных желез. Эти так называемые феромоны предназначены для управления поведением других особей своего вида.</p>
     <subtitle>Значение обоняния в жизни собак</subtitle>
     <p>Обоняние помогает собакам в различных ситуациях. Рассмотрим основные функции обоняния у псовых, учитывая при этом, что у домашней собаки часть функций потеряла свою значимость.</p>
     <p>1. Обоняние помогает спасаться собакам от врагов — это могут быть более крупные и сильные хищники или агрессивные представители своего вида, а также избегать неблагоприятные условия окружающей среды, например, уходить от пожаров. Запахи, сопровождающие опасные объекты или явления, отпугивают собак, однако существует отдельная категория пахучих веществ — неприятные запахи, которые просто избегаются.</p>
     <p>2. Используя чутье, собаки ищут пищу и воду, выслеживают добычу. Охотничье поведение наложило свой отпечаток не только на строение и функционирование обонятельного аппарата, но и на весь облик и образ жизни собак. Несколько особняком стоит способность собак находить по запаху лекарственные растения и вещества, помогающие избавиться от различных заболеваний.</p>
     <p>3. Собаки ориентируются в окружающей среде в значительной степени за счет обоняния. Таким образом они получают информацию о характере растительного покрова и почвы, наличии потенциальных врагов, жертв и партнеров, их физиологическом состоянии и т. д. При поиске дороги домой псовые используют также различные запаховые ориентиры.</p>
     <p>4. При социальных контактах обоняние играет важную роль: запах говорит о возрасте, принадлежности к определенному полу, какой-либо группе, о здоровье животного и т. п. По запаху можно узнать, напугано оно или же, наоборот, уверено в себе. Таким образом, каждая собака имеет как бы свой запаховый «паспорт», который предъявляется при взаимном обнюхивании:</p>
     <p>а) в половом поведении запаху отводится решающая роль — запах течкующей суки меняет поведение кобелей и, как следствие, социальный статус самой суки нарушает сложившуюся структуру собачьих групп. При этом могут изменяться физиологические циклы у более молодых сук и, таким образом, регулироваться рождаемость;</p>
     <p>б) взаимное узнавание родителей и щенков происходит по запаху, и хотя вопрос об обонятельном импринтинге еще не решен, он, скорее всего, имеет здесь место;</p>
     <p>в) при индивидуальных контактах обонятельная информация дополняет сведения, полученные от других органов чувств;</p>
     <p>г) свою территорию псовые интенсивно метят. Запаховые метки регулярно обновляются и служат невидимой границей, которую чужаки пытаются не нарушать;</p>
     <p>д) у домашней собаки развито специфическое поведение — мечение запахом определенных точек, обычно это небольшие возвышения, деревья и т. д. По этим меткам животные получают информацию о количестве и состоянии особей, посетивших данную территорию, — своеобразная «собачья газета». Более развито это поведение у кобелей, которые стараются перекрыть метки друг друга.</p>
     <p>5. Запахи принимают участие в регулировании плотности популяции, например, при реализации территориального поведения. Возможно, как и у прочих млекопитающих, они, наряду с другими факторами, косвенно влияют на число особей в популяции путем регуляции половых циклов у сук.</p>
     <p>Ниже представлена классификация запахов в соответствии с их биологическим значением.</p>
     <subtitle>Классификация обонятельных раздражителей</subtitle>
     <p><strong>I. <emphasis>Фоновые запахи среды:</emphasis></strong></p>
     <p>а) запахи растительно-почвенного покрова;</p>
     <p>б) запахи синтезированных веществ;</p>
     <p>в) запахи минералов и природных органических соединений.</p>
     <p><strong>II. <emphasis>Биологически значимые запахи:</emphasis></strong></p>
     <p>а) видовой принадлежности:</p>
     <p>— запах матери;</p>
     <p>— запах щенков и молодых собак;</p>
     <p>— запах особи противоположного пола;</p>
     <p>— запах представителя своей стаи;</p>
     <p>— запах лидера по иерархии;</p>
     <p>— запах течкующей суки;</p>
     <p>— запах, сопровождающий видовой стрессфактор.</p>
     <p>б) сигнализирующие биологическую опасность:</p>
     <p>— запахи более сильного хищника (медведя, волка, тигра и т. д.);</p>
     <p>— запахи, сопутствующие природным катаклизмам и другим бедствиям (пожары, землетрясения, утечки природного газа и др.).</p>
     <p>в) связанные с добычей и поеданием корма:</p>
     <p>— запахи преследуемой жертвы;</p>
     <p>— запахи пищевых продуктов — мяса, молока и др.</p>
     <p>г) социально-биологических связей, приобретенных в процессе исторического и индивидуального развития:</p>
     <p>— запахи человека;</p>
     <p>— запахи домашних животных.</p>
     <subtitle>Возможности обонятельного аппарата собаки</subtitle>
     <p>Развитие обоняния у собаки соответствует его роли в жизни псовых. Практически любое поведение животных начинается с ориентировочно-поисковых реакций, у собак это обычно обонятельно-поисковые реакции. Хорошее чутье собак стало нарицательным, однако каковы же его возможности? Ответ на этот вопрос дает измерение порогов обонятельных ощущений.</p>
     <p><strong><emphasis>Пороговые концентрации — </emphasis></strong>это такие концентрации пахучего вещества в среде, ниже которых запах не ощущается. При концентрации выше пороговых сила запаха возрастает. Изучение обонятельных порогов проводили по методу условных рефлексов. Представленные ниже результаты исследований (табл. 8) для наглядности даны в сравнении с пороговыми концентрациями различных пахучих веществ для человека.</p>
     <image l:href="#i_025.png"/>
     <subtitle>Таблица 8. Сравнительные данные по порогам ощущений алифатических кислот</subtitle>
     <p>По этим результатам запахи поделили на две основные группы: запахи типа уксусной, масляной и других алифатических кислот, которые собака чувствует в концентрациях в миллион раз меньших, чем человек, и запахи типа меркаптана и ионона, для которых порог чувствительности только в тысячу раз выше нашего. Алифатические кислоты присутствуют в кожных выделениях млекопитающих и человека, и поэтому не удивительно, что такие приспособленные к поиску животные как собака хорошо воспринимают их.</p>
     <p>Нейхаус приводит любопытные рассуждения по поводу порогов обонятельных ощущений у собаки. У человека есть потовые, жировые, «пахучие» железы и ряд других. На подошвах у него только потовые железы, но их много, до 1000 на см<sup>2</sup>. Именно они, в первую очередь, отвечают за происхождение пахучего следа. За сутки человеческое тело выделяет около 800 см<sup>3</sup> пота, на долю потовых желез подошвы приходится приблизительно 2% от этого количества или 16 см<sup>3</sup> ежедневно. Пот человека содержит около 0,156% кислот, из них приблизительно четвертую часть составляют алифатические. Если одна тысячная часть этих выделений проникает через подметку и швы ботинка наружу, то получается, с учетом приблизительного количества шагов в сутки, что около 2,5х10» молекул кислот, типа масляной, будет оставаться на поверхности каждого отпечатка ноги. Это более, чем в миллион раз превышает пороговое значение для собаки и может создавать ощутимый запах в 28 м<sup>3</sup> воздуха. В естественных условиях скорость испарения вещества с какой-либо поверхности будет зависеть от температуры и поглощающей способности этой поверхности, поэтому при благоприятных условиях собака может идти по следу суточной давности.</p>
     <p>По этим расчетам свежий след должен отличать и человек. Была сделана проверка — через 30 секунд человеку с хорошим обонянием давали нюхать листы промокательной бумаги, по которой прошел другой человек, а тот уверенно по запаху определял только место следа.</p>
     <p>Кроме масляной кислоты, запах следа зависит от других веществ: еще двух десятков алифатических кислот и веществ других классов, в том числе, вероятно, индоксила, фенолов, диацетила и некоторых других продуктов.</p>
     <p>Далее Нейхаус определял, как реагирует собака на смеси различных веществ. В результате выяснилось, что для смеси масляной, изовалериановой и капроновой кислот порог ощущения был значительно ниже, чем у индивидуальных веществ. Был сделан вывод, что эти вещества имеют что-то общее, позволяющее им усиливать запах друг друга. Для смеси несхожих веществ, например, масляной кислоты и альфа-ионона, порог приблизительно соответствовал таковым отдельных веществ. Еще в одном эксперименте собаке предлагалось 2 смеси:</p>
     <p>1) алифатические кислоты и 2) они же, плюс капроновая кислота. Собака отличала смеси, даже если концентрация капроновой кислоты была гораздо ниже порога ее индивидуального восприятия. Получается, что характер сложного запаха может меняться в присутствии подпороговых количеств примесей или следов других компонентов. Когда этот же опыт повторили для смеси из четырех очень различных по запаху веществ, оказалось, что для второй смеси надо добавлять капроновую кислоту в количестве, превышающем значение пороговой концентрации этого вещества, взятого в чистом виде. Очевидно, в выбранной смеси не было вещества, которое могло быть усилено или изменено добавлением капроновой кислоты.</p>
     <p>В результате опытов Нейхаус пришел к выводу, что собака отличает человека по «набору» веществ, которые даже в подпороговых количествах создают индивидуальный запах.</p>
     <p>Один из первых достоверных опытов по выбору собакой реального человека по его запаху, оставленному на предварительно выстиранном и выглаженном носовом платке, провел Калмус. Он определил, что собаки отличают запах одного человека от других люде и, независимо оттого, какой части тела принадлежит запах, даже в том случае, если на него накладывается или ему предшествует другой. Запах человека, по-видимому, определяется генетически и слабо зависит от питания, одежды и домашней обстановки. В подтверждение был проведен эксперимент с однояйцевыми близнецами-мужчинами 33 лет, каждый из которых был женат и жил в своем городе. Собака по вещи одного из них уверенно выбирала другого близнеца. Однако, когда собаку пускали по следу, если в опыте участвовал один из братьев, она шла по его следу, если же след оставили оба брата, то собака выбирала след именно того, чей запах был ей предварительно дан для ознакомления. Эти опыты еще раз подтверждают аналитический характер обоняния у собак.</p>
     <p>Работа по следу для собаки труднее выборки вещи, т. к. соотношение силы первичного запаха и сопутствующих запахов сильно меняется при переходе следа с одного типа покрытия на другой (с дороги на траву и т. д.), к тому же, очевидно, данные типы деятельности определяются генетически, относительно независимо друг от друга. Из ранних работ известны опыты Романеса.</p>
     <p>Один из них был таков: Романее шел во главе колонны из 12 человек, выстроенных в затылок друг другу, все шли след в след, повторяя шаг идущего впереди. Через 180 м колонна разделилась: Романее и 5 человек двинулись в одну сторону, а другие 6 человек — в другую. Люди спрятались, после чего по следу была выпущена собака Романеса с заданием найти своего хозяина. Собака выполнила задание правильно, с небольшой задержкой, т. к. проскочила то место, где колонна разделилась на две части.</p>
     <p>Романее обнаружил, что его пес хорошо выслеживает его, если он часть пути проходит в обуви, а часть без нее. Если он обертывал ботинки толстой бумагой, собака не узнавала следа, пока бумага не прорывалась. Та же собака прекрасно шла по следу человека, надевшего башмаки хозяина. Это говорит о том, что, извлекая дополнительную информацию из следов с помощью зрения (углубления, примятая трава), собака пользуется именно обонянием.</p>
     <p>Настоящий пахнущий след обусловлен индивидуальными выделениями тела, которые пропитывают материал обуви и через нее частично остаются на пути человека. Однако след, по которому идет собака, обычно определяется также физическим контактом выслеживаемого человека с землей (запах примятой травы, земли и т. д.). И у нас в стране, и за рубежом проводили такие опыты: человека, прокладывающего след, удаляли с помощью подвесного каната, а его след продолжало или пересекало колесо, на ободке которого были прикреплены ботинки с интервалом в один шаг (кожаные, деревянные, фарфоровые ботинки). Собака подмены не замечала (даже опытная полицейская ищейка). Ориентация здесь шла в основном по существующим запахам земли и травы, далее — по видимым следам и по поведению хозяина.</p>
     <p>Натренированный пес по видимым следам и по запаху примятой земли может с одинаковым успехом выслеживать человека, идущего на ходулях и собственных ногах. Новая обувь начинает оставлять индивидуальный след через 1–2 дня носки, и только тогда собака ориентируется на него, а резиновая обувь полностью препятствует образованию индивидуального следа.</p>
     <p>В заключение хотелось бы отметить сложный и тонкий характер работы собаки по сличению запахов и определению нужного образца. В лаборатории Нейхауза обнаружили, что если собака в обычных условиях не обращает внимания на легкие шлепки, в условиях эксперимента, связанного с изучением обоняния, даже при легком наказании она выходила из-под контроля на весь остаток дня. Это должно заставить кинолога задуматься и очень внимательно и осторожно обращаться с собакой во время ее обучения и работы, связанной с поисковой деятельностью.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>3. НАУЧЕНИЕ СЛУЖЕБНЫХ СОБАК АКТИВНОМУ ПОИСКУ ЗАДАННОГО ЗАПАХА</p>
     </title>
     <p>Один из механизмов, наследуемых собакой от своих предков, — сохранение способности к снижению энтропии посредством проявления обонятельно-поисковой реакции. Поиск источника и носителя запаховой информации или уход от него на безопасное расстояние обеспечивают животному своевременную защиту и удовлетворение его физиологических потребностей.</p>
     <p>Фенотипический признак «работа собаки по чутью» эксплуатируется за счет эволюционных закладок, полученных от диких предков, скорее всего от волка.</p>
     <p>Обонятельная чувствительность — способность собаки реагировать на запаховую информацию с целью формирования адаптивных и других нужных организму поведенческих реакций. В основе физиологических механизмов, определяющих обонятельную чувствительность животного, лежит динамическое взаимодействие всех сенсорных систем.</p>
     <p>Поиск носителя запаховой информации собакой в окружающей среде есть сложный нейрогуморальный процесс, сопровождающийся забором запаха, оценкой его биологической значимости и дальнейшим формированием линии поведения животного.</p>
     <p>Отношение к запаховой информации строится по следующей схеме:</p>
     <p>1. Индифферентное (безразличное) отношение к запаховой информации.</p>
     <p>2. Заинтересованное отношение к запаховой информации:</p>
     <p>а) приближение к источнику (носителю) запаховой информации;</p>
     <p>б) удержание источника (носителя) запаховой информации на безопасном удалении.</p>
     <p>3. Неприязненное и паническое отношение к запаховой информации:</p>
     <p>а) в виде выхода из зоны распространения запаха;</p>
     <p>б) агрессивная реакция реципиента на источник (носитель) запаховой информации.</p>
     <p>Практика со всей определенностью подтверждает, что собака в состоянии воспринимать и одновременно подразделять множество различных запахов. Это дает основание утверждать, что обоняние у собак «аналитическое» и в этом смысле оно, очевидно, больше всего отличается от человеческого.</p>
     <p>Обонятельный анализатор позволяет собаке не только довольно точно определить расстояние от источника запаховой информации, но и преследовать добычу, находить отдельные предметы и пищу в самых разнообразных условиях внешней среды.</p>
     <p>Собаке под силу различать самые слабые запахи даже на фоне других, чрезвычайно сильных.</p>
     <p>К видовой способности собачьих следует отнести их умение безошибочно определять направление запахового следа. Дар этот, надо полагать, большей частью врожденный и не может быть истолкован иначе, как способность мгновенно определять, в каком направлении концентрация запаха ослабевает, а в каком усиливается.</p>
     <p>Умение собакой определять направление движения «носителя запаховой информации» нами было проверено на 76 собаках породы немецкая овчарка.</p>
     <p>Исследование проводилось в заключительный период дрессировки. При этом была проведена рекогносцировка участка местности. Запаховые следы прокладывались по условиям, известным только экспериментатору.</p>
     <p>Дрессировщик с собакой высаживается из автомашины на участке местности, где помощником проложена трасса запахового следа. Ранее прокладчик на собственном следу оставил белый флажок для ориентировки экспериментатора. По команде руководителя инструктор в районе белого флажка пускает служебную собаку на поиск запахового следа. После того, как собака взяла след и дрессировщик подал условный сигнал «собака на следу», экспериментатор делает отметку в журнале наблюдения.</p>
     <p>Аналитическая обработка полученных материалов подтверждает высокую способность немецкой овчарки безошибочно определять направление следа, оставленного на местности человеком.</p>
     <p>Собака, как бы споткнувшись о запаховый след, замедляет движение, раздувает ноздри и энергично втягивает в себя воздух. Иногда, привлеченная каким-либо запахом, собака прикрывает или совсем закрывает глаза. Это означает, что она почуяла что-то интересное, а источник запаха одним только обонянием сразу установить не может.</p>
     <p>Создается впечатление, что животное в подобной ситуации будто «включает» все остальные органы чувств и, всячески напрягая обоняние, пытается дать характеристику источнику и носителю запаховой информации.</p>
     <p>Находясь в состоянии относительного покоя в обычных условиях обстановки, собака не принюхивается постоянно, она спокойно вдыхает воздух и как бы не обращает внимания на целую гамму запахов, которые так или иначе воспринимает, но стоит собаке оказаться в новых условиях обстановки, как она меняет поведение и почти беспрестанно впитывает запаховую информацию, которая перемещается с воздушными массами. При этом ноздри и кончик морды у нее временами будто бы вздрагивают.</p>
     <p>Из опыта службы видно, что применение собак, как правило, ведется по следам неизвестных лиц, запаховая информация которых для животных может служить лишь видовой основой для проявления обонятельно-поисковой реакции (активности).</p>
     <p>Регламентация способов применения собак и служебные интересы требуют четкого определения и разделения таких понятий, как работа собаки по видовому и индивидуальному запахам.</p>
     <p>Переквалификация собак в работе по чутью с видового восприятия запахового сигнала на индивидуальное требует значительной траты времени и умений дрессировщика. К тому же собака, хорошо подготовленная для работы по индивидуальному запаху человека и заглушившая в себе видовое восприятие запаховой информации, довольно часто дает сбой на поиск в форме отказа проработки следов «нарушителей», чей запах ранее не вошел в условно-рефлекторную связь.</p>
     <p>Из вышеизложенного можно сделать следующее заключение:</p>
     <p>1. Собак-ищеек целесообразно готовить только для работы на видовой запах человека.</p>
     <p>2. Тренировочные занятия по следам видовой принадлежности проводить из расчета двух, трех тренировок в месяц, что позволит поддерживать высокую работоспособность собак в поиске человека.</p>
     <p>3. Для одорологической идентификации человека в подразделениях иметь по одной специальной собаке, работающей по индивидуальному запаху, что обеспечит ее эффективное применение.</p>
     <p>В предыдущих главах мы рассмотрели поведение собак, строение их обонятельного аппарата и его возможности, а также те функции, которые выполняет обоняние в жизни собак. Возникновение какой-либо потребности у собаки формирует мотивационное состояние, которое характеризуется извлечением из наследственной или приобретенной памяти животного образов тех объектов, которые могут удовлетворять данную потребность, а также путей ее удовлетворения. В момент создания доминирующей мотивации появление нужного стимула запускает соответствующее поведение, поэтому данный стимул получил название пускового или ключевого — открывающего. В случае отсутствия пусковых стимулов при высоком уровне мотивации включается поисковое поведение — животное само активно ищет необходимые стимулы. Таким образом, ориентировочно-поисковая активность — это типичный элемент любого поведения, по сути она начинает это поведение и характеризуется спонтанной активностью. Рассмотрение функций обоняния показало, что оно играет важную роль во всех типах сложного врожденного поведения собак, причем территориальное, половое и охотничье поведение опирается почти исключительно на данные органа обоняния. Обоняние — наиболее развитое, ведущее чувство собак, и поэтому ориентировочно-поисковая фаза поведения у собак в основном представлена обонятельно-поисковой активностью.</p>
     <p>Чтобы обучить собаку поиску заданного запахового раздражителя, необходимо создать у нее высокий уровень мотивации, в данном случае целесообразно опираться на пищевое и различные типы социального поведения. В последнее время свою эффективность доказал метод искусственного формирования мотивации. При этом можно, сочетая различные потребности собак, добиваться создания очень высокого уровня мотивации и самостоятельно намечать стимулы, которые впоследствии будут играть роль пусковых.</p>
     <p>Далее мы подключаем пусковые стимулы, которые открывают соответствующее поведение. Сочетая различные элементы стимулов, можно подобрать такую комбинацию, реакция на которую у собаки будет больше, чем ожидалось бы в естественных условиях, — так называемый сверхстимул.</p>
     <p>Рассмотрим пример. Для обучения собаки поиску человека по его запаховому следу мы используем метод предварительного дразнения. Правильно сочетая элементы социальной афессии, оборонительного, игрового и охотничьего поведения, формируем активную оборонительную реакцию на человека в дрессировочном костюме (крупного, но трусливого, убегающего при столкновениях агрессора — сверхстимул). Обычно после нескольких занятий появление помощника в дрессировочном костюме вызывает бурную реакцию у собаки, а стремление схватить и трепать рукав, полу защитного костюма становится потребностью и удовольствием. Теперь собака готова к продолжению дрессировки. Далее обучение укладывается приблизительно в такую схему: помощник в дрескостюме дразнит собаку, а затем удаляется, проходя на виду у нее сначала небольшой отрезок, остальной путь — вне видимости, в конце проложенного следа помощник прячется.</p>
     <p>Сформированная нами потребность и используемый сверхстимул способствуют созданию сильного возбуждения в мотивационном центре головного мозга. Удаляющийся человек провоцирует реакцию преследования, собака напряжена, она вся во внимании — работают зрение, слух, обоняние. Затем человек скрывается — мы сознательно перекрываем собаке все каналы поступления сенсорной информации и отпускаем ее. Бросаясь вслед за исчезнувшим противником (добычей), собака попадает в зону оставленного им запаха, с которым она хорошо ознакомилась во время дразнения. Именно запах становится ключевым стимулом, запускающим обонятельно-поисковое поведение: мозг «кипит», и есть только один канал поступления информации и один путь удовлетворения потребности — найти помощника по его запаховому следу. Включается врожденная поисковая реакция, обслуживающая сформированную нами потребность.</p>
     <p>После прохождения участка следа и обнаружения помощника, собака треплет дрессировочный костюм, т. е. поисковое поведение завершается удовлетворением потребности, что и является подкреплением именно данного типа поведения. Одновременно это поведение подводят под стимульный контроль: предварительно знакомят собаку с запахом искомого объекта и санкционируют поиск командами.</p>
     <p>После нескольких занятий собака, ознакомившись с образцом запаха и получив команду, проходит участок следа и «задерживает» нарушителя. Ее поведение все в большей степени приближается к охотничьему, когда в конце следа она «добывает» жертву. А поскольку сами действия и подкрепление связаны по генезису (происхождению), т. е. собака ищет объект и получает именно его, а также подкрепляется каждое поисковое действие, то данный тип поведения быстро автоматизируется.</p>
     <p>Получив соответствующий запах, собака ищет его источник и «добывает» его — поведение животного становится в значительной степени инстинктивным, опирающимся на врожденные способности и задатки. Далее собака осваивает «охотничьи приемы» — как проходить углы, находить потерянный след и др., причем с каждым разом все лучше и лучше, постоянно тренируя конкретные действия, достраивая свое сложное поведение. В итоге мы получаем практически тот же результат, что и в природе после обучения молодых животных охотничьему поведению, только здесь мы имеем «специфическую» жертву. Наша собака активна, ее действия в значительной степени автоматизированы, надежны, что не исключает проявления, в случае надобности, инициативы с ее стороны.</p>
     <p>Конкретные пути обучения каждой собаки определенному действию, связанному с работой по чутью, могут быть различны, однако общий подход остается единым: необходимо создавать высокий уровень мотивации и подключать стимулы, запускающие нужный тип поведения.</p>
     <p>В заключение хотелось бы отметить, что если кинолог хочет иметь действительно служебную собаку и успешно ее дрессировать, он должен заниматься отбором и подбором собаки для конкретного вида службы и в дальнейшем учитывать ее индивидуальные особенности.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 7</p>
     <p>ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ УРОВНЯ ПОДГОТОВКИ СЛУЖЕБНЫХ СОБАК</p>
    </title>
    <section>
     <p>Из рассмотренного выше материала вытекают два пути повышения качества подготовки служебных собак:</p>
     <p>— улучшение взаимопонимания между человеком и собакой;</p>
     <p>— учет механизмов поведения при дрессировке служебных собак. Эти пути тесно связаны между собой и в значительной степени зависят от уровня теоретической подготовки методистов и дрессировщиков. Рассмотрению психофизиологических основ поведения собак и использованию этих знаний в практике дрессировки были посвящены предыдущие главы учебника.</p>
     <p>Неумение учитывать дрессировщиком границы психологической деятельности собаки, ее возможности приводит к тому, что действия дрессировщика остаются для собаки непонятными. Незнание структуры поведения, характерных поз и ритуалов, упрощенный подход к поведению собаки являются причиной непонимания дрессировщиком ее действий. Отсутствие учета конкретных механизмов поведения в практике дрессировки приводит к появлению многих технических ошибок. Рассмотрим кратко основные ошибки, встречающиеся при дрессировке служебных собак.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>1. ОСНОВНЫЕ ОШИБКИ, ВСТРЕЧАЮЩИЕСЯ ПРИ ДРЕССИРОВКЕ СЛУЖЕБНЫХ СОБАК, И ПУТИ ИХ ИСПРАВЛЕНИЯ</p>
     </title>
     <p>1. Отсутствие правильных ролевых отношений между дрессировщиком и собакой, что, как правило, ведет к неподчинению собаки и незаинтересованности ее в работе. Если терпение и упорство дрессировщика в течение достаточного времени не дают результатов, необходимо закрепить собаку за другим дрессировщиком. Особо злобных, склонных к доминированию собак, отбирают для караульной службы.</p>
     <p>2. Попытки обучать собаку при отсутствии доминирующей мотивации, на базе которой формируют навык, приводят к незаинтересованности животного в работе.</p>
     <p>Необходимо следить, чтобы присутствовал мотив действий собаки, т. е. если обучение проводят на базе пищевой мотивации, собаку надо выгулять, не кормить, взять с собой достаточное количество лакомства; посторонних раздражителей на дрессировочной площадке быть не должно. Обязательно учитывают преобладающие реакции собаки.</p>
     <p>3. Излишне быстрое обогащение среды при дрессировке ведет к смене доминирующей мотивации или к конфликту (столкновению) мотиваций, что может привести в дальнейшем не только к непониманию собакой требований дрессировщика, но и к нервному срыву. Необходимо постепенно вводить посторонние раздражители.</p>
     <p>4. Конфликты мотиваций могут вызвать неквалифицированные действия дрессировщика: почти одновременное применение наказания и поощрения лакомством, применение запрещающей команды («фу») в то время, когда помощник в дрескостюме не прекратил сопротивления. Для предотвращения таких ошибок надо четко инструктировать дрессировщиков и помощников.</p>
     <p>5. Многократное применение сверхсильных отрицательных (механических) воздействий к собаке зачастую приводит к сверхсильной мотивации страха перед дрессировщиком. Необходимо строго дозировать применение наказаний, учитывая пол, возраст и типологические особенности ВНД собак.</p>
     <p>6. Отсутствие последовательности в действиях дрессировщика, когда подкрепляющие воздействия непредсказуемы. Например, собаку поощряют за разные пути реализации поведенческих программ (сегодня поощряют собаку, отдающую апортировочный предмет в руки хозяина, а завтра — бросающую его у ног дрессировщика).</p>
     <p>7. Отсутствие постепенности, когда отработку сложного навыка производят сразу, без предварительных упражнений, а не путем постепенного введения усложнений. Постепенность и последовательность — обязательные условия любой дрессировки, эффективное планирование — основа деятельности проводника служебной собаки.</p>
     <p>8. Получение на конечной стадии целенаправленной деятельности собаки результата, не соответствующего прогнозируемому. Например, помощник в дрескостюме наносит слишком сильные удары неподготовленной собаке, или животному дают очень мелкие кусочки пищи, не соответствующие энергозатратам голодной собаки при выполнении определенных действий. Все это ведет к исчезновению мотивации при объективном сохранении потребности у собаки. Путь исправления — четкое соблюдение правил использования раздражителей.</p>
     <p>9. Несоблюдение правил выработки условных рефлексов: не вовремя подкрепляется деятельность собаки, дается незначимое подкрепление и т. д., что приводит к непониманию собакой требований дрессировщика, к падению заинтересованности в работе. Путь исправления — дополнительный инструктаж проводника служебной собаки.</p>
     <p>Хочется отметить, что заинтересованный, ответственный, любящий собак проводник нередко достигает больших успехов при дрессировке, не имея основательных теоретических знаний, а лишь проводя много времени со своим животным и внимательно наблюдая за ним, поэтому подбор кадров для кинологической службы — это залог успеха дальнейшей работы.</p>
     <p>Существует еще одно перспективное направление улучшения работы кинологической службы, именно в этом направлении могут быть достигнуты наиболее значимые результаты, — это подбор собак для служебной деятельности, а также организация племенного разведения служебных собак в точном понимании этого слова. Второе направление сложно и трудоемко, требует больших усилий и материальных затрат, а также исследований в области генетики поведения. В данном учебнике мы не ставим задачу осветить проблемы, связанные с организацией племенного дела. Ниже рассмотрим направления отбора служебных собак по рабочим качествам.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОТБОРУ СОБАК ПО РАБОЧИМ КАЧЕСТВАМ</p>
     </title>
     <p>Работа собаки складывается из многих компонентов, однако большинство видов служебной деятельности включает в себя работу по чутью. Под<strong> <emphasis>чутьем</emphasis></strong> понимается способность животных к поиску запаховых объектов. Наиболее сложный вид данной деятельности — это проработка следа человека.</p>
     <p>Для работы надо отбирать здоровых собак, с хорошо развитыми органами чувств. Однако хорошее зрение, слух и обоняние не определяют успех поиска. Не менее важными факторами, влияющими на результативность поиска, являются общая способность собаки к обучению, внимательность, умение ориентироваться и оптимально передвигаться в пространстве (реализация элементов рассудочной деятельности), а также заинтересованность собаки в выполнении требуемых действий, в данном случае — в поиске запаховых объектов и проработке цепочки следов.</p>
     <p>Тесты на различных животных (млекопитающих и птицах) показали, что способность к обучению коррелирует с общей двигательной активностью, ориентировочно-исследовательской активностью (положительная корреляция), уровнем эмоционального статуса (отрицательная корреляция с выраженностью эмоции страха, т. е. чем лучше животное обучается, тем менее оно мотивируется в защитно-оборонительных ситуациях и тем лучше мотивируется голодом). Было высказано предположение, что в основе этого лежит множественный эффект какой-то общей группы генов, которые также контролируют порог возбудимости нервной системы и содержание нейроактивных соединений в плазме крови и тканях гипоталамуса (серотонина и норадреналина). Однако корреляция этих свойств со способностью к обучению не всегда проявляется или проявляется по-разному при обучении на основе оборонительного и пищевого поведения, и существует точка зрения, что эти комбинации признаков носят фенотипический характер. Тем не менее, корреляция признаков существует, и ряд тестов, предлагаемых для отбора собак, основан именно на комбинации данных свойств.</p>
     <p>Наследственную основу различий в обучении предлагают также искать в генетически детерминированных особенностях безусловных рефлексов и прежде всего в уровне пищевого рефлекса как основного модулятора функциональной активности нервной системы. Наличие же генетической корреляции между уровнем функциональной активности нервной системы и способностью к выработке условных рефлексов доказано.</p>
     <p>Поиск запаховых объектов и проработку цепочки следов можно рассматривать как элементы охотничьего поведения. Сюда же можно отнести способность вести борьбу, захватывать и нести жертву. Эти отдельные элементы присутствуют не только в охотничьем (пищевом) поведении, но и в социальном (половом, родительском и т. д.), т. е. практически в каждом инстинкте есть собственно поисковое поведение, а также такие элементы, как захват чего-либо, пробежка и т. д. Как связаны между собой эти отдельные элементы — малые инстинкты, присутствующие в больших инстинктах (по К. Лоренцу)? Скорее всего они относительно независимы и могут взаимодействовать. Теперь посмотрим, как представлены данные элементы (малые инстинкты, инструментальные действия) в больших инстинктах.</p>
     <p>Большие инстинкты обладают своей собственной спонтанной активностью, мотивации накапливаются, и если животное не получает извне каких-либо адекватных стимулов, открывающих соответствующее поведение, животное начинает активно искать данные стимулы или может производить действия «вхолостую». Рассмотрим пищевое поведение. По мере нарастания голода хищник (волк или собака) начинает все более активно и настойчиво вынюхивать и рыскать в поисках добычи. Когда объект охоты найден, т. е. собака его увидела или учуяла его след, она начинает его гнать, хватать и рвать. Сами перечисленные здесь элементы (вынюхивать, рыскать, гнать, хватать и рвать — малые инстинкты) также обладают своей собственной спонтанностью, т. е. если животное долго не совершало данное действие, оно активно ищет ситуацию, которая стимулирует и заставляет произвести именно это действие, а не какое-либо иное. К. Лоренц пишет, что у волка или собаки спонтанное возникновение элементарных побуждений (вынюхивать, рыскать, гнать, хватать, рвать), в соответствии с широко распространенным принципом естественной экономии, должно быть настроено приблизительно на те требования, какие предъявляет к ним голод в естественных условиях. Если постепенно удовлетворять голод, предъявляя в то же время животному объект охоты, то сначала оно перестанет есть пищу, затем перестанет убивать добычу, затем бегать за ней и играть с ней.</p>
     <p>Количество спонтанно возникающих инстинктивных действий всегда приблизительно соответствует ожидаемой потребности: самое обильное «перепроизводство» инструментальных действий должно проявляться там, где менее всего можно предсказать их количество, необходимое для видосохраняющей функции всей совокупности действий. Ведь неизвестно, сколько должна рыскать собака в природе, прежде чем она получит возможность выполнить заключительные действия охоты — убить и съесть добычу. Чем ближе к завершающей точке, к удовлетворению потребности, тем ниже спонтанность действий, т. е. спонтанная активность убывает в ряду: вынюхивать, рыскать, гнать, хватать, рвать. В соответствии с этим, можно ожидать, что у собаки, у которой хорошо представлены «инструментальные» действия, обслуживающие завершающие акты охоты, будут представлены и действия из начала данной цепочки. Необходимо только помнить об относительной независимости этих компонентов, что не обязательно предполагает их хорошее развитие и одновременное созревание у одной особи, тем более, что домашняя собака подвергалась очень сильному разнонаправленному давлению искусственного отбора.</p>
     <p>Если при наборе собак на службу желательно проверить наличие у нее нужных составляющих комплекса охотничьего поведения, то для племенных собак это делать просто необходимо, поскольку данные поведенческие качества передаются по наследству. Многие, стоя у клетки с волками, наблюдали, как те часами могут совершать пробежки вдоль решетки, т. е. у волков (детей природы) очень высока спонтанная активность первых фаз охотничьего поведения (волка ноги кормят). В общей массе у собак нет такой потребности в движениях, как у волков. Вполне резонно предположить, что потребность и заинтересованность в поиске как таковом у собак большинства служебных пород ниже, чем у их диких предков. Сделать так, чтобы служебные собаки были служебными не только по названию, вернуть им потерянные рабочие качества — задача племенного разведения.</p>
     <p>Исходя из изложенных выше соображений, предлагается несколько тестов, ряд из которых требует дополнительной проверки. Отдельная работа должна быть выполнена по определению возраста созревания функций, т. е. оптимального возраста тестирования собаки тем или другим способом.</p>
     <p>Следует оговориться, что наличие способностей у собаки еще не является гарантией ее успешной служебной деятельности — плохой дрессировкой можно свести на нет любые способности.</p>
     <p>Ниже предлагаются более или менее сложные методы проверки собак, причем предпочтение оказывается простым и доступным способам.</p>
     <p>Данные проверки заносят в карточку служебной собаки в виде оценки или описания соответствующих поведенческих реакций. Карточку заполняют при дальнейшей дрессировке собаки.</p>
     <subtitle>1. Проверка физического состояния, зрения, слуха и обоняния собаки</subtitle>
     <p>При подборе собак для служебной деятельности предпочтение отдают представителям породы немецкая овчарка. У собаки прежде всего проверяют здоровье. Она должна быть развита по возрасту, иметь, по возможности, правильный прикус и все зубы (у взрослых 42), быть подвижной, веселой, иметь ясные глаза, блестящую шерсть, прохладную и влажную мочку носа, хороший аппетит и свободные движения. Нарушения в работе опорно-двигательного аппарата легче выявить, заставив собаку выполнить какие-нибудь прыжки — с бума, через штакетник или пройти по лестнице.</p>
     <p>Зрение проверяют по реакции на подносимую ладонь или какой-либо предмет. Если глазное яблоко вращается в направлении движения ладони или собака прищуривает веки в момент резкого движения ладони — зрительная реакция в норме. Собака с нормальным зрением хорошо ориентируется в окружающей среде, при движении не натыкается на препятствия.</p>
     <p>Слух проверяют по реакции собаки на произношение клички хозяином за спиной животного, а также при подаче команд владельцем на различном расстоянии от него. Собака, не реагирующая на произносимую громко кличку и команды на расстоянии 40–50 метров и на произносимую шепотом кличку на расстоянии 10 метров, считается непригодной к служебной деятельности.</p>
     <p>Проверку обоняния проводят следующим образом: на незаслеженном участке местности разбрасывают 3–4 кусочка вареного мяса приблизительно в 4–5 м от линии, по которой затем проводят собаку. На участке не должно быть высокой и густой растительности, а испытания предпочтительно проводить в безветренную погоду Собаки, не учуявшие мяса, считаются непригодными для поисковой работы.</p>
     <subtitle>2. Проверка общей двигательной активности</subtitle>
     <p>Давно замечено, что наиболее активные, рано вылезающие из ящика щенки хорошо обучаются. Выше указывалось, что между общим уровнем двигательной активности, ориентировочно-исследовательской активности и способностью обучаться существует достоверная связь. Принято считать, что подвижные животные, в отличие от малоподвижных, совершают за определенный отрезок времени больше попыток решить задачу и быстрее обучаются по типу проб и ошибок.</p>
     <p>Данный тест более подходит для молодых животных.</p>
     <p>Чтобы выявить уровень подвижности, выгулянное, в меру голодное животное помещают в загон или отпускают гулять (команда «гуляй»). За собакой наблюдают 5–10 мин., фиксируя ее передвижения. Предпочтение отдается собакам, которые более 80% времени находятся в движении. Данное испытание можно проводить с помощью шагомера.</p>
     <subtitle>3. Проверка способности собаки к экстраполяции</subtitle>
     <p>Приводится более простой и менее строгий способ, чем разработанный автором данного метода Л. В. Крушинским.</p>
     <p>Собаку или щенка помещают в тихом месте (можно на улице) в 5–10 м перед шторой или сплошным деревянным забором шириной около 3 м. Помощник придерживает животное за ошейник. Хозяин подходит сбоку к шторе и скрывается за ней (рис. 13). Собаку отпускают. Оценивают способность предвидеть появление хозяина с другой стороны шторы, выбор оптимального маршрута, скорость решения задачи.</p>
     <image l:href="#i_026.png"/>
     <subtitle>Рис. 13. Проверка способности собаки к экстраполяции (I вариант)</subtitle>
     <p><strong>С — место выпуска собаки и ее возможный маршрут движения</strong></p>
     <p><strong>Ш — ширма, забор шириной около 3 м</strong></p>
     <p><strong>Ч — человек и маршрут его движения</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Если есть возможность, данный тест лучше проводить, имея два непрозрачных препятствия и высокий штакетник между ними (рис. 14). Собаку, не решившую данную задачу, нежелательно брать для работы, связанной с принятием самостоятельных решений.</p>
     <image l:href="#i_027.png"/>
     <subtitle>Рис. 14. Проверка способности собаки к экстраполяции (II вариант)</subtitle>
     <p><strong>С — место выпуска собаки и ее возможный маршрут движения</strong></p>
     <p><strong>Ш — два сплошных препятствия и штакетник между ними</strong></p>
     <p><strong>Ч — человек и маршрут его движения</strong></p>
     <subtitle>4. Проверка способности собаки ориентироваться в лабиринте</subtitle>
     <p>Из досок надо создать простой лабиринт хотя бы с одним тупиком (рис. 15), но лучше с двумя.</p>
     <p>Лакомство или игрушку помещают на пол как можно дальше от собаки. Произносят слово, обозначающее лакомство или игрушку («косточка», «апорт»), и проводят собаку кратчайшим путем по лабиринту к месту, где находится лакомство или игрушка. Поощряют. Повторяют. Затем выпускают собаку одну.</p>
     <image l:href="#i_028.png"/>
     <subtitle>Рис. 15. Проверка способности собаки ориентироваться в лабиринте</subtitle>
     <p><strong>С — место выпуска собаки</strong></p>
     <p><strong>Л — лакомство</strong></p>
     <p>Оценивают маршрут собаки и скорость решения задачи. Прохождение описанного выше лабиринта крупной собакой (овчаркой) 10–12-месячного возраста более чем за 30 сек. считается неудовлетворительным. Необходимо учитывать индивидуальные особенности собаки и помнить о том, что она должна быть заинтересована в поиске лакомства или игрушки. Возбудимых собак предварительно надо выгулять не менее 0,5 часа.</p>
     <subtitle>5. Проверка преобладающих реакций поведения собаки</subtitle>
     <p>Преобладающие реакции выявляются у щенков старшего возраста (приблизительно с 8 месяцев) и взрослых собак.</p>
     <p>Собаку, двух помощников и наблюдающих размещают таким образом, чтобы собака не видела людей, а наблюдающим хорошо были заметны все движения животного (рис. 16). Собака должна быть голодна и выгуляна.</p>
     <p>Хозяин с собакой подходит к выбранному месту, поглаживает собаку, играет с ней, а затем привязывает (поводок длиной около 1,5 метра) и ставит перед ней миску с едой (колбаса, вареное мясо) таким образом, чтобы животное не могло достать ее лапами. Хозяин отходит и прячется. Выходит первый помощник, одетый в нейтральную одежду, спокойным шагом дважды проходит в 2 м от собаки и затем скрывается.</p>
     <image l:href="#i_029.png"/>
     <subtitle>Рис. 16. Проверка преобладающих реакций поведения собаки</subtitle>
     <p><strong>Н — наблюдатели</strong></p>
     <p><strong>С — собака на привязи</strong></p>
     <p><strong>Д — дорога (тропа)</strong></p>
     <p><strong>1 п — первый помощник</strong></p>
     <p><strong>2 п — второй помощник</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Помощник может держать в руках тоненький прутик и, не глядя в сторону собаки, слегка похлопывать им по ноге. Выходит второй помощник, одетый в дрессировочный костюм, с вицей в руке. Подходит ближе к собаке, а затем атакует ее, громко крича и размахивая руками. Нападение на собаку должно выглядеть как можно более естественным. Второй помощник делает попытку забрать корм. Если собака пугается человека и отбегает, нападение немедленно прекращается, а помощник удаляется, имитируя испуг.</p>
     <p>Во время нападения второго помощника звучат выстрелы (автоматная очередь или отдельные выстрелы) в 20–40 м от собаки.</p>
     <p>Данные испытаний заносят в протокол, оценку производят по 5-балльной шкале:</p>
     <image l:href="#i_030.png"/>
     <p>Предпочтительное поведение собаки следующее: она принюхивается к пище, пытается ее достать, но когда уходит хозяин, переключает все внимание на него. За незнакомым, спокойно идущим человеком собака внимательно следит, не пытаясь на него наброситься. Во время нападения второго помощника животное не проявляет признаков трусости, активно атакует человека, не отвлекаясь на выстрелы. Возможна заминка в течение 1–2 секунд. Таким образом, желательно выбирать собак с выраженной<strong> <emphasis>активно-оборонительной реакцией, умеренной пищевой и реакцией привязанности к хозяину.</emphasis></strong> Трусливых собак (с явной пассивно-оборонительной реакцией) надо отбраковывать.</p>
     <p>У кобелей желательно проверить выраженность половой реакции. За животным внимательно наблюдают при общении его с другими собаками, по возможности противоположного пола. Если пес очень долго и внимательно обнюхивает собак, вылизывает их метки на траве и т. д., он может подвести проводника, переключившись во время работы на запах течкующей суки.</p>
     <p>Оценка чутья собаки, т. е. ее способности к поиску запаховых объектов, также проводится в рамках выявления преобладающих реакций поведения, но из-за важности данного показателя мы разберем его в отдельном пункте.</p>
     <subtitle>6. Оценка чутья собаки и ее склонности к проработке запаховой дорожки</subtitle>
     <p>Первоначальную оценку чутья собаки проводят при поиске животным спрятанных предметов. Хозяин животного заинтересовывает его каким-нибудь небольшим предметом, который держит в руках несколько секунд, а затем прячет (кидает) так, чтобы его нельзя было обнаружить без использования обоняния. Результат считается хорошим, если собака охотно ищет и находит искомый предмет. Особое внимание следует обратить на степень заинтересованности животного в поиске, на сосредоточенность поиска, быстроту и заинтересованность в завладении предметом. Предпочтение оказывается сдержанным собакам, которые внимательно, с некоторым напряжением следят за действиями хозяина, держащего в руках предмет. Оптимальной является следующая манера поиска: быстрые, активные движения непосредственно в районе падения предмета, снижение темпа после учуивания искомого запаха, точное нахождение источника запаха.</p>
     <p>О сосредоточенности поиска можно судить по реакциям собаки на отвлекающие раздражители. Слабые раздражители любой разновидности не должны отвлекать от выполнения задачи. Собаки с хорошей концентрацией внимания мало реагируют и на сильные раздражители (выстрел из стартового пистолета в 10–15 м от животного). Допустимой является короткая заминка в работе (10–15 сек.), после которой собака самостоятельно или по команде хозяина возобновляет прерванный поиск.</p>
     <p>Быстрота обнаружения предмета во многом зависит от сложности предъявляемого задания. Собака, обнаружившая за 2 мин. маленький камешек в кустах, имеет преимущество перед собакой, в течение 1 мин. искавшей открыто лежащий мячик.</p>
     <p>Заинтересованность собаки в завладении предметом — это стремление приблизиться к искомому предмету и взять его в пасть. Заинтересованная собака может длительное время (до 1 мин.) совершать попытки дотянуться до лежащего в недоступном месте объекта, не отходя от него. Собаки, привыкшие брать предметы из мягких материалов, зачастую выпускают предмет из металла, камня, стекла и т. д., однако их нетрудно обучить навыку удержания любых предметов. Вялые собаки, не проявляющие интереса к поиску, для дрессировки к поисковой деятельности не пригодны. Чересчур возбудимых собак, ведущих интенсивный, но хаотичный поиск, часто переключающихся на посторонние предметы, желательно выгулять (0,5–1 час) и затем снова проверить.</p>
     <p>Для поиска человека по его за паховом у следу часто оказывается недостаточно наличия у собаки хорош его чутья. В материалах лаборатории по изучению проблем кинологии Ростовской школы служебно-розыскного собаководства отмечается, что иногда животные с хорошим чутьем оказываются совершенно бездарными при обучении их следовой работе. При проверке розыскных качеств у собак рекомендуют, кроме остроты чутья, определять природную склонность собаки к проработке запаховой дорожки. Делают это таким образом.</p>
     <p>Помощник натирает подошвы обуви мясом или колбасой и мелкими шажками, слегка подволакивая ноги по земле, прокладывает след в форме дуги около 50 м. На первых 10 м он раскладывает 3–4 кусочка того же лакомства, которым натирал подошвы обуви. Закончи в указанную работу, помощник нормальным шагом возвращается назад, стараясь не приближаться к линии следа. Проводник знает, где проложены следы. Он подходит с собакой на коротком поводке к началу следа и привлекает ее внимание к первому кусочку лакомства. Обнаружив и проглотив его, собака обычно начинает интенсивно принюхиваться и передвигаться по запаховой дорожке. Подводить собаку к запаховой дорожке и натягивать поводок хозяину разрешается только при явном отклонении от проложенной трассы.</p>
     <p>Первые 10 м трассы собаки обычно преодолевают без труда. Далее уже нет разбросанных кусочков лакомства и концентрация запаха на следу уменьшается. Для дрессировки вполне пригодны те животные, которые хотя бы с помощью хозяина дошли до конца следа и не потеряли интереса к искомому запаху. Не стоит брать собак, которые не могут сосредоточить свое внимание на предлагаемой работе, не испытывают тяги к обнюхиванию запаховых следов на земле.</p>
     <p>Если у собаки уже выработан навык стойкого отрицательного отношения к корму, лежащему на земле, животное пускают по следу человека, который предварительно заинтересовал его апортировочным предметом или дразнил его. Перед началом движения прокладчик следа слегка натирает подошвы обуви тем или иным пахучим веществом: растительным маслом, вазелином, обувным кремом, таким образом усиливая запах, исходящий от следовой дорожки, и облегчая поисковую задачу для необученных животных. Протяженность следа не более 100 м. Первые 3–5 м трассы прокладывают на виду у собаки, остальные — вне поля ее зрения. На конечной точке следа помощник прячет предмет или вещь (рукав, пиджак, куртку), после чего возвращается, огибая как можно дальше линию следов. Критерии оценки собак остаются прежними.</p>
     <p>В следующих тестах оценивается чутье щенков.</p>
     <subtitle>7. Проверка обоняния и склонности щенков к поиску</subtitle>
     <p>Готовят 5 банок (можно хорошо вымытых кофейных) с перфорированными крышками и размещают в произвольном порядке (рис. 17).</p>
     <image l:href="#i_031.png"/>
     <subtitle>Рис. 17. Схема размещения банок при проверке обоняния щенков</subtitle>
     <p><strong>Щ — место выпуска щенков</strong></p>
     <p><strong>М — банка с мясом</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В одну банку помещают кусочек мяса, на ее крышку кладут 5 или более листов фильтровальной бумаги. Выпускают выгулянного и голодного щенка и определяют время поиска банки с мясом. Если щенок не может найти банку, убирают 1 лист бумаги (если нужно, то 2, 3 и т. д.). Учитывают время поиска банки и количество листов, прикрывающих крышку.</p>
     <p>Данный тест хорош тем, что позволяет довольно точно количественно оценить остроту обоняния щенка (количество листов фильтровальной бумаги равно остроте обоняния в баллах). Возможно, есть необходимость в начальный период отработать данный тест на щенках собак тех пород, которые имеют острое обоняние и склонность к поиску (охотничьих, например, спаниелях и т. д.).</p>
     <subtitle>8. Тест на способность щенков к следовой работе</subtitle>
     <p>На небольшом незаслеженном участке прокладывает четкий след человек, хорошо знакомый щенку. Щенка приносит или привозит в ящике помощник и выпускает на участке. Щенок начинает обследовать местность и натыкается на след. Склонные к следовой работе щенки сразу же идут по следу и находят знакомого человека.</p>
     <subtitle>9. Тест с прерванным мостом</subtitle>
     <p>Этот тест пригоден для молодых собак, которые ищут по следу знакомого человека.</p>
     <p>На небольшом участке прокладывает след знакомый человек (помощник). В центре участка стоит широкий прерывающийся мост (рис. 18).</p>
     <image l:href="#i_032.png"/>
     <subtitle>Рис. 18. Прерванный мост при проверке склонности собаки к следовой работе</subtitle>
     <p><strong>Ч — след человека</strong></p>
     <p><strong>С — возможный маршрут движения собаки</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Дойдя до конца моста, помощник прыгает как можно дальше и уходит с участка. Собаку подводят к началу следа и пускают по нему. После моста след обрывается.</p>
     <p>Оценивают способность собаки решить поставленную задачу и скорость ее решения.</p>
     <subtitle>10. Оценка злобности собаки</subtitle>
     <p>Злобность собаки оценивают при проверке преобладающих реакций поведения. Злобным собакам отдают предпочтение при наборе на службу, связанную с работой по чутью. Если не выявляли преобладающих реакций, злобность оценивают при создании конфликтных ситуаций с посторонним человеком (см. главу 4).</p>
     <subtitle>11. Оценка оборонительного комплекса поведения щенков</subtitle>
     <p>Оборонительный поведенческий комплекс у собак полностью созревает к 2–3 годам, в раннем возрасте мы можем оценить лишь склонность щенка к развитию данного комплекса в активной или пассивной форме. Эти тесты пригодны для 1–3-месячных щенков собак служебных пород.</p>
     <p>До проверки желательно понаблюдать за щенком в течение часа и убедиться, что его поведение свободно от элементов неуверенности, а также апатии и флегматичности:</p>
     <p>а) поместите щенка в пустую комнату и войдите туда сами. Проследите, как ведет себя щенок:</p>
     <p>— подбегает к вам с поднятым хвостом, тычет носом в ноги;</p>
     <p>— не проявляет к вам интереса или подбегает с опущенным хвостом;</p>
     <p>— поджимает хвост и отбегает в сторону;</p>
     <p>б) начинайте двигаться по комнате, щенок в этот момент:</p>
     <p>— бежит за вашими ногами с поднятым хвостом, рычит и хватает вас за ноги;</p>
     <p>— бежит за ногами с опущенным хвостом или не обращает на вас внимания;</p>
     <p>— отбегает в сторону;</p>
     <p>в) опуститесь перед щенком на корточки, затем резко поднимитесь и снова присядьте:</p>
     <p>— щенок спокойно следит за вашими маневрами или лает на вас, но быстро успокаивается;</p>
     <p>— щенок испытывает замешательство, отбегает или продолжительно лает, но затем подходит к вам;</p>
     <p>— не обращает на вас внимания;</p>
     <p>— щенок пугается и отбегает с поджатым хвостом или непрерывно лает;</p>
     <p>г) несколько раз громко хлопните в ладоши над головой щенка:</p>
     <p>— щенок следит за вами или несколько раз лает, не испытывая страха;</p>
     <p>— щенок пугается, отбегает, лает, но через некоторое время успокаивается;</p>
     <p>— щенок убегает с поджатым хвостом, непрерывно лает или скулит;</p>
     <p>— щенок не обратил внимания на хлопки;</p>
     <p>д) уроните в непосредственной близости от щенка связку ключей:</p>
     <p>— щенок резко оборачивается, лает, подходит к ключам и нюхает их, пытается с ними играть;</p>
     <p>— щенок отбегает, лает, успокаивается, но к ключам не подходит или подходит через длительное время;</p>
     <p>— щенок пугается, убегает, скулит, неудержимо лает;</p>
     <p>— щенок не заметил упавших ключей,</p>
     <p>е) помашите газетой над головой щенка:</p>
     <p>— щенок следит за газетой, взлаивает и пытается ее поймать;</p>
     <p>— щенок чуть приседает, отбегает, лает или не смотрит на газету;</p>
     <p>— щенок убегает с поджатым хвостом, скулит или неудержимо лает;</p>
     <p>ж) возьмите щенка в руки, переверните его на спину и постарайтесь удержать в таком положении:</p>
     <p>— щенок пытается освободиться, рычит и хватает вас за руки;</p>
     <p>— щенок хочет перевернуться, лижет вам руки или спокойно лежит на руках;</p>
     <p>— щенок вертится, пищит, непрерывно лает, а затем замирает в руках.</p>
     <empty-line/>
     <p>Предпочтение отдают щенкам, не проявившим страха или нервозности — истерического облаивания, демонстрации позы подчинения, убегания от источника угрозы, а также сильной апатии. Для большинства нормальной будет считаться либо ориентировочно-исследовательская с легким оттенком агрессивности, либо индифферентная реакция на действия человека.</p>
     <p>Надо помнить, что отдельно взятый тест не дает представления о поведении щенка, и только анализ его реакций в нескольких ситуациях позволит оценить его задатки. Желательно брать щенка, в ответах которого есть 1-й или 2-й вариант (с преобладанием 1-го), и нежелательно, если присутствует только 3-й или 4-й вариант.</p>
     <subtitle>12. Проверка хватки собаки</subtitle>
     <p>Оценивать молодых собак и щенков можно таким образом. Помощник придерживает щенка на коротком поводке. Другой помощник или хозяин играет с ним, предлагая сначала палочку, затем тряпку. Палочка и тряпка в каждом конкретном случае должны быть новыми.</p>
     <p>Оценивают желание играть с предметами, крепость хватки, время удержания добычи.</p>
     <subtitle>13. Оценка склонности к апортировке</subtitle>
     <p>С собакой играют предметом, бросают его и оценивают, насколько охотно собака его берет и несет.</p>
     <p>Излишне склонных к апортировке собак обычно не берут для дрессировки в минно-розыскной службе.</p>
     <subtitle>14. Оценка типологических особенностей ВНД собаки</subtitle>
     <p>Точно оценить типологические особенности ВНД собаки вне лабораторных условий невозможно, на это уходит от 6–7 месяцев до 2 лет. Возможно лишь получить представление о силе процессов возбуждения и торможения и их подвижности. При подборе собак для работы наиболее важно оценить силу процессов возбуждения, т. к. собаки со слабым типом ВНД непригодны для служебной деятельности, они быстро утомляются, сильные раздражители тормозят их деятельность, у них легко возникают срывы и неврозы и т. д.</p>
     <p>Между реакциями поведения собаки и типом ее ВНД существует определенная зависимость, выраженная в условных единицах:</p>
     <image l:href="#i_033.png"/>
     <p>Из приведенного выше сравнения видно, что собаки без пассивно-оборонительной реакции почти все имеют сильный тип ВНД, т. е. собаки, не проявившие трусости при выявлении преобладающих реакций поведения, имеют сильные процессы возбуждения. Пассивно-оборонительная реакция маскирует тип ВНД.</p>
     <p>Для большинства собак можно ограничиться выявлением силы нервных процессов, но у производителей желательно приблизительно определить их уравновешенность и подвижность, т. к. сила и уравновешенность нервных процессов передаются как по отцовской, так и по материнской, а подвижность — по материнской линии.</p>
     <p>Приблизительно определить тип ВНД можно после выявления преобладающих реакций поведения, удобно это сделать в группе собак. Собаки должны уметь выполнять команду «сидеть» или «лежать».</p>
     <p>Собак выводят, привязывают их на таком расстоянии друг от друга, чтобы они не могли достать своего соседа. Хозяева отходят. Помощник в дрессировочном костюме имитирует нападение на собак, дразнит их, вызывая активно-оборонительную реакцию, а затем быстро убегает. Подходят хозяева, отвязывают собак, гладят их, подают команды «место», «лежать» («сидеть») и быстро отходят на 3 минуты.</p>
     <empty-line/>
     <p>Реакции собак оценивают по 5-балльной шкале и заносят в протокол:</p>
     <image l:href="#i_034.png"/>
     <p>По реакции на помощника в дрескостюме оценивают силу процессов возбуждения, по выдержке — силу тормозных процессов (выдержка более 3 минут характеризует собак с сильными процессами торможения), по угасанию активно-оборонительной реакции и переключению на другой вид деятельности — подвижность нервных процессов. Данные испытания желательно проводить в сравнении с «эталонными» собаками, у которых известен тип ВНД.</p>
     <p>Оценить тип нервной системы можно по двигательным натуральным условным рефлексам с использованием пищевого раздражителя — миски с едой.</p>
     <p>Собаку привязывают к стойке с динамометром или просто пружиной. Собака должна быть голодной. Ставят в 2 метрах перед собакой миску с едой, которую постепенно приближают. Силу возбуждения оценивают по нарастанию двигательной реакции при усилении воздействия пищевого раздражителя, силу торможения — по скорости и полноте угасания двигательной реакции на стоящую перед собакой миску с едой, подвижность процессов — по восстановлению угашенной реакции при отодвигании миски. Все исследование занимает несколько минут. Данное приспособление предварительно надо калибровать при испытании «эталонных» собак с известным типом ВНД.</p>
     <p>Следует отметить, что в различных системах рефлексов — пищевых и оборонительных — могут проявляться несколько различные свойства протекания нервных процессов, что зависит от доминирующей мотивации собаки.</p>
     <p>В процессе дрессировки животных можно уточнить типологические особенности их нервной системы. Силу возбуждения определяют по работоспособности собаки, которую не затормаживают наказания, силу торможения — по быстроте и точности выработки дифференцировок при выборке вещи, человека, подвижность нервных процессов — по легкости переключения при смене хозяев, обстановки и т. д. и скорости угашения нежелательных связей.</p>
     <p>Следует учитывать, что у щенков сила нервных процессов много ниже, чем у взрослых собак, а также то, что силу нервных процессов можно тренировать и менять в нужную сторону.</p>
     <p>В заключение следует отметить, что недоучет каких-либо факторов, как-то: недомогания, невыгулянности собаки и др. может замаскировать и даже исказить результат испытания собаки. Оценку собаки по рабочим качествам нужно производить комплексно, рабочие качества отобранных для службы собак уточнять в ходе их дрессировки.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 8</p>
     <p>ОТБОР СОБАК ПО ЗДОРОВЬЮ И ФИЗИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ</p>
    </title>
    <p>В кинологической практике органов и войск МВД России комплектование штатной численности рабочего и племенного поголовья производится за счет собак, выращенных в базовых центрах служебного собаководства (войсковых питомниках), закупаемых в клубах служебного собаководства или непосредственно у граждан, а также принятием собак на баланс от кинологов, желающих проходить службу с собственными собаками.</p>
    <p>Отбор, определение пригодности и закупка собак осуществляются комиссионно. Отбираемые для служебного предназначения собаки должны иметь крепкий костяк, хорошо развитую мускулатуру, правильный постав конечностей, здоровые зубы, хорошее обоняние, зрение, нормальный шерстяной покров. Кроме того, они не должны иметь генетических аномалий, пороков, болезней и недостатков, исключающих служебное применение. Возрастной состав приобретаемых собак определяется с учетом их предназначения. При зачислении на курс дрессировки возраст собак может быть в пределах от 10 до 24 месяцев.</p>
    <subtitle>Оценка здоровья и физической готовности собаки</subtitle>
    <p>Здоровье и физическая тренированность — это важнейшие качества собаки, имеющие большое значение для ее успешного обучения и практического применения на службе.</p>
    <p>Накопленный опыт подготовки кинологов и собак в специальных школах, базовых центрах служебного собаководства и учебных подразделениях показывает, что в ряде случаев направляемые на учебу собаки подобраны без объективной оценки их здоровья и физических данных.</p>
    <p>По этой причине многих животных уже в первом периоде подготовки приходится лечить от разных болезней или выбраковывать, уделять больше внимания не дрессировке, а их физической подготовке и закаливанию. Отсюда значительно снижаются эффективность обучения и качество подготовки служебных собак.</p>
    <p>Здоровье собаки определяется отсутствием у нее болезней, пороков и аномалий различного характера, в том числе имеющих наследственную природу, а также физических, психических и нейрогуморальных дефектов, затрудняющих нормальные взаимоотношения организма с окружающей средой и снижающих их работоспособность.</p>
    <p>Признаки, характеризующие уровень здоровья животного:</p>
    <p>— уравновешенность с окружающей средой;</p>
    <p>— функциональные резервы реагирования на различные воздействия;</p>
    <p>— широта адаптивных возможностей;</p>
    <p>— уровень работоспособности.</p>
    <p>Для определения состояния здоровья собаки сначала производится общий осмотр животного, а затем детально обследуются некоторые наиболее важные органы и системы органов.</p>
    <p>Общий осмотр целесообразно проводить в светлое время дня (лучше на утреннем кормлении). Здоровая собака, как правило, всегда подвижная, веселая, имеет ясный цвет глаз, блестящую шерсть, прохладную и влажную мочку носа, выверенные и плавные движения, рабочую упитанность. Цвет слизистых оболочек носа, рта и глаз бледно-розовый. Цвет мочи в зависимости от корма бывает от бледного до темно-коричневого. Температура тела у взрослых собак 37,5–39,0°C, у молодых 38–39,2°C. После работы, особенно в жаркую погоду, температура повышается. Норма пульса у собак служебных пород (немецкая овчарка, среднеазиатская овчарка, кавказская овчарка, ротвейлер) в покое 70–80 ударов в минуту; при значительной нагрузке пульс 110–140 ударов в мин.; нагрузках, близких к предельным, — 180–200 ударов в мин. Дыхание 12–18 дыхательных движений в минуту.</p>
    <image l:href="#i_035.png"/>
    <subtitle>Нормы клинических и биохимических показателей крови собаки (по В. Рихтеру, 1982 г.)</subtitle>
    <p>Важным показателем здоровья собаки является аппетит. О нем можно судить, наблюдая за животным в процессе кормления. Собака с нормальным аппетитом поедает корм охотно, но без особой жадности. Чрезмерная жадность в еде наряду с плохой упитанностью, как правило, бывает у животных, страдающих глистными инвазиями или нарушениями обменных процессов, а также пораженных хроническими медленно текущими инфекциями (бруцеллез, кампилобактериоз, лептоспироз, листериоз, туберкулез и др.).</p>
    <p>Для учета состояния здоровья собак, зачисленных в дрессировку, дальнейшего совершенствования их физической формы кинологам необходимы теоретические знания, характеризующие физическое развитие, физическое состояние и физическую подготовленность животных, а также практические навыки и методики тренировочных занятий.</p>
    <p>Практика подготовки служебных собак показывает, что качество обучения, работоспособность и результативность применения их во многом зависят от физической готовности животного.</p>
    <p>К сожалению, достаточно разработанного и научно обоснованного определения физической готовности служебных собак пока нет.</p>
    <p>Вместе с тем многочисленные описания жизни ближайших видовых родственников собаки в природе (волк, койот, шакал) свидетельствуют о том, что их нормальное развитие и выживание связаны с выполнением значительных физических и психологических нагрузок. Так, по данным Ф. Моуэта, тундровый волк в поисках добычи способен в течение одних суток пробегать от 50 до 70 миль. С. Г. Аксаков в своих «Записках ружейного охотника» упоминает о том, что во время гоньбы верхом на лошади по первому снегу (глубина до двух с половиной четвертей) волк может бежать без отдыха 10–15 верст. Поданным В. В. Козлова, волк в течение ночи совершает переходы в 50–60 км.</p>
    <p>Другим примером не меньшей выносливости представителей семейства псовых могут служить ездовые собаки Севера, лучшие упряжки которых в экстремальных условиях способны преодолевать до 80 км в сутки при скорости 6–7 км/час и с полезной нагрузкой в нартах на одну собаку 25–40 кг (Ф. Н. Андреев, 1986).</p>
    <p>Опыт служебного применения собак-ищеек показывает, что они должны обладать достаточным запасом энергии, чтобы преследовать нарушителя по запаховому следу на расстоянии до 30 км и после того, как он будет настигнут, иметь запас сил вести борьбу с ним до прихода кинолога (С. И. Снигирев, В. П. Покорняк, 1990).</p>
    <p>Пройдя значительный исторический отрезок времени рядом с человеком, собака для себя сделала много полезных приобретений.</p>
    <p>Вместе с тем за последние полвека человек, создав тепличные условия для размещения и содержания собак, нанес значительный урон их физическому развитию и здоровью.</p>
    <p>Причиной тому — содержание собак в благоустроенных квартирах, отсутствие в условиях города дрессировочных площадок для подготовки и физического развития животных, недостаток времени у владельцев для создания собакам необходимых физических нагрузок. Даже служебные собаки в течение суток получают двигательную нагрузку не более 3–4 км.</p>
    <p>В качестве исходных рекомендаций предлагается следующее:</p>
    <p><strong>Физическая готовность</strong> служебной собаки — это определенное физическое состояние животного, обеспечивающее высокую работоспособность и результативность применения его в реальных условиях служебно-боевой деятельности, а также характеризующееся степенью устойчивости организма к неблагоприятным воздействиям окружающей среды.</p>
    <p>Основным эффективным средством обеспечения физической готовности служебных собак являются всевозможные физические упражнения, приемы, действия общего и специального курсов дрессировки (далее физические упражнения), так как в результате их целенаправленного применения в процессе тренировки достигается многостороннее воздействие на организм животного.</p>
    <p>Формирование физической готовности — это процесс перехода организма из одного состояния в другое, более совершенное. Данный процесс протекает за счет прогрессивных функциональных, морфологических и биохимических изменений в организме животного. Функциональные изменения заключаются в совершенствовании деятельности нервной системы, системы кровообращения, дыхания и других систем организма.</p>
    <p>Морфологические изменения состоят в укреплении и совершенствовании структуры системы органов движения, в положительных тканевых и клеточных усовершенствованиях.</p>
    <p>Биохимические изменения заключаются в активизации метаболических процессов, которые позволяют быстро мобилизовать и превратить химическую энергию в механическую, что обеспечивает двигательную активность животного.</p>
    <p>Физические упражнения всегда влияют одновременно на многие показатели физического состояния собаки, так как все системы органов взаимосвязаны.</p>
    <p>Вместе с тем вполне возможно использовать упражнения для воздействия на отдельные стороны физического состояния животного.</p>
    <p>Под физическим состоянием служебной собаки следует понимать совокупность показателей, характеризующих физическое развитие, функциональное состояние и физическую подготовленность животного.</p>
    <p>Физическое развитие характеризуется морфологическими особенностями собаки, прежде всего строением тела и развитием костно-мускульного аппарата.</p>
    <p>Функциональное состояние организма собаки характеризуется степенью функциональной полноценности всех внутренних органов и систем, их устойчивостью к воздействию неблагоприятных факторов окружающей среды, а также наличием или отсутствием каких-либо заболеваний.</p>
    <p>Физическая подготовленность характеризуется уровнем развития физических качеств и степенью сформированности двигательных навыков.</p>
    <subtitle>Влияние физических упражнений на физическое развитие собаки</subtitle>
    <p>В результате систематического применения физических упражнений строение тела собаки претерпевает значительные изменения, которые затрагивают не только опорно-двигательный аппарат и внешние признаки (экстерьер), но и функциональные показатели.</p>
    <p>Правильное и регулярное использование физических упражнений обеспечивает прежде всего укрепление системы органов движения (удлинение, утолщение и повышение прочности костей; повышение прочности и увеличение эластичности связок; укрепление и увеличение массы мышц).</p>
    <p>Вследствие укрепления двигательной системы животного уменьшается возможность его травмирования как в обычных условиях, так и при больших физических нагрузках.</p>
    <p>Под влиянием физических упражнений увеличиваются окружность и подвижность грудной клетки, улучшается работа легких и сердца, повышаются аппетит и интенсивность обмена веществ.</p>
    <p>Таким образом, улучшение физического развития создает необходимые предпосылки для полноценного проявления функции всех органов и систем организма животного, положительно влияет на проявление и развитие двигательных способностей собаки.</p>
    <p>Именно поэтому самое серьезное внимание необходимо уделять физическому развитию щенка с самого раннего возраста. Физическое упражнение оказывает сильное влияние на признаки и свойства молодого организма и является важным фактором совершенствования породы.</p>
    <subtitle>Влияние физических упражнений на функциональное состояние собаки</subtitle>
    <p>Под воздействием физических упражнений совершенствуются функции нервной системы. Это выражается в увеличении силы процессов возбуждения, торможения их смещенности (подвижности) и уравновешенности, что и обеспечивает более совершенную регуляцию со стороны нервной системы всех других органов и систем организма.</p>
    <p>Физические упражнения увеличивают силу сокращения сердечной мышцы и повышают ее выносливость, в результате чего общая работоспособность сердца повышается, значительно улучшается кровоснабжение, а с ним и питание тканей, органов и систем.</p>
    <p>Происходят благоприятные изменения и в составе крови: стабилизируется количество эритроцитов и лейкоцитов, повышается содержание гемоглобина. Это обеспечивает увеличение кислородной емкости крови и повышение ее защитных свойств.</p>
    <p>Деятельность органов дыхания под влиянием физических упражнений становится более экономной в покое и при больших нагрузках. При этом повышаются резервные возможности при максимальных нагрузках и сокращается период восстановления после нагрузок.</p>
    <p>Физические упражнения обеспечивают также совершенствование обменных процессов в организме. В мышцах увеличивается содержание основного энергетического вещества — гликогена, а также других веществ. Энергетические вещества в мышцах расходуются более экономно, окисление продуктов расщепления происходит быстрее и полнее, удаление продуктов обмена ускоряется.</p>
    <p>Все эти благоприятные функциональные изменения, происходящие под влиянием физических упражнений в организме животного, способствуют укреплению здоровья, обеспечивают высокую работоспособность, создают предпосылки повышения уровня надрессированности и устойчивости организма к неблагоприятным воздействиям окружающей среды.</p>
    <subtitle>Влияние физических упражнений на физическую подготовленность служебной собаки</subtitle>
    <p>Физическая подготовленность служебных собак совершенствуется под воздействием систематического применения всевозможных упражнений. Это находит отражение в повышении уровня развития выносливости, силы, быстроты и ловкости, в формировании и совершенствовании у животного разнообразных двигательных навыков. В результате целенаправленного применения физических упражнений улучшается координация деятельности мышц и функции всех систем, обеспечивающих формирование устойчивых двигательных навыков.</p>
    <p>Под влиянием физических упражнений усиливается взаимодействие между нервной системой и другими системами организма, возникают условные связи, позволяющие сформировать и довести до автоматизма те или иные двигательные навыки, обеспечивающие результативное применение собак в реальных условиях служебно-боевой деятельности.</p>
    <p>Таким образом, улучшая физическое развитие, функциональное состояние организма, повышая физическую подготовленность, физические упражнения, приемы и действия общего и специального курса дрессировки являются основным средством обеспечения физической готовности служебных собак к эффективному обучению и применению их по предназначению.</p>
    <subtitle>Развитие физических качеств служебных собак</subtitle>
    <p>Успешное использование собак по категориям их служебного применения (патрульно-розыскные; нарко-розыскные; специальные; караульные) во многом определяется физиологическим состоянием организма животного и его физической подготовленности.</p>
    <p>Проведенные исследования методик дрессировки служебных собак в полевых условиях показали, что объемы нагрузок на ткани, органы и системы органов животного можно значительно увеличить развитием у него физических качеств на специальных занятиях и тренировках.</p>
    <p>Многие приемы и навыки специальной дрессировки собак зависят от развития и функционального состояния сенсорных систем животного. Так, например, уникальные способности собак воспринимать запаховую информацию в окружающей среде, оценивать ее и строить адекватное поведение по отношению к источнику и носителю запаховой информации требуют значительных сенсорных, психических и нервно-мышечных напряжений.</p>
    <p>Проработке сложных запаховых следов в большей степени способствует наличие у собак активной поисковой реакции, что требует хорошей физической подготовки. Физически слабое животное, особенно в жаркую погоду, сравнительно быстро устает и вследствие нехватки организму кислорода начинает учащенно дышать открытой пастью, что, естественно, в значительной мере снижает качество принюхивания и активность поисковой реакции животного. Возможный путь, позволяющий существенно снизить этот недостаток, — регулярные физические упражнения, выполняемые при дефиците поступления в организм кислорода.</p>
    <p>Безотказная работа собаки в разнообразных условиях местности, в различной обстановке, в разное время суток и года возможна только при условии натренированности собаки к длительным нагрузкам.</p>
    <p>Поэтому одной из задач дрессировки и тренировки служебных собак является развитие и совершенствование их физических качеств.</p>
    <p>Следовательно, занятия должны быть хорошо продуманы и спланированы. Характер вводимых упражнений и виды совершенствования различных навыков должны соответствовать требованиям практики использования собак.</p>
    <p>Методически правильное использование упражнений, приемов и действий общего и специального курса дрессировки позволяет создать физическую нагрузку, которая может оказать положительное воздействие на развитие у собаки необходимых физических качеств.</p>
    <p>Физические качества — это свойства организма собаки, обеспечивающие его двигательную деятельность. К основным физическим качествам относятся: выносливость, сила, быстрота и ловкость.</p>
    <subtitle>Развитие выносливости</subtitle>
    <p>Выносливость имеет особое значение в подготовке и повышении работоспособности служебных собак. Под выносливостью понимается способность к длительному выполнению какого-либо упражнения, приема и действия без снижения их эффективности. Так как длительность выполнения упражнения, приема и действия ограничивается утомлением, то выносливость можно охарактеризовать и как способность организма противостоять физическому, сенсорному (связанному с нагрузкой преимущественно на органы чувств) и другим типам утомления.</p>
    <p>Выносливость является многокомпонентным физическим качеством. Она обуславливается экономичностью обменных процессов, наличием энергетических резервов, аэробными и анаэробными возможностями организма животного, степенью сформированное™ соответствующих навыков, уровнем координации движений, способностью нервных клеток длительное время поддерживать возбуждение, состоянием системы кровообращения и дыхания, слаженностью физиологических функций.</p>
    <p>Наиболее оптимальный путь развития выносливости собаки состоит в том, чтобы заложить фундамент общей выносливости, т. е. в начале развивать аэробные, а уже потом анаэробные возможности организма.</p>
    <p>Совершенствование аэробных возможностей предполагает увеличение максимального потребления кислорода, развитие способности поддерживать этот уровень длительное время, увеличение быстроты развертывания дыхательных процессов до максимальных величин. Упрощенная схема тренируемости выносливости заключается в том, что в процессе выполнения упражнений (приемов) животное доходит до необходимой степени утомления. При этом его организм адаптируется к подобным состояниям, что внешне выражается в повышении выносливости.</p>
    <p>Для развития выносливости наиболее эффективными являются следующие методы: равномерный, интервальный и соревновательный.</p>
    <p>Равномерный метод применяется на начальном этапе развития выносливости и характеризуется выполнением упражнений с равномерной средней и малой скоростью и постепенным увеличением продолжительности тренировки. Он способствует повышению аэробных возможностей организма.</p>
    <p>Так, значительное повышение аэробных возможностей наблюдается в том случае, если частота сердечных сокращений (ЧСС) во время работы составляет 140–160 ударов в минуту. Работа при меньшей ЧСС не приводит к мобилизации деятельности систем организма до уровня, который способен вызвать эффективное приспособление реакции. При большей же ЧСС наступает быстрое утомление и, как следствие, резкое снижение суммарного объема работы.</p>
    <p>В качестве первоначального средства развития выносливости рекомендуется бег дрессировщика с собакой в положении «рядом» по пересеченной местности, вязкому грунту, в дальнейшем «бег — буксировка» дрессировщика, бег собаки в «упряжке», бег собаки в утяжеленном ошейнике (до 1,5–2 кг) или с отягощением, бег в гору за апортировочным предметом, бег за автотранспортом, велосипедные кроссы в сопровождении собаки, плавание за апортировочным предметом и за лодкой, плавание вместе с дрессировщиком и без него на расстояние до 100 м при отвлекающих раздражителях.</p>
    <p>Плавание доставляет большое удовольствие собаке, прекрасно развивает ее мышцы, сердечно-сосудистую и дыхательную системы.</p>
    <p>В зимнее время целесообразно сочетать движение дрессировщика на лыжах с передвижением собаки по глубокому снегу на различные расстояния, а также занятия буксировкой.</p>
    <p>Интервальный метод является мощным методом развития прежде всего аэробных возможностей организма животного, и суть его заключается в выполнении упражнений, приемов, действий в максимальном или околомаксимальном темпе со строго регламентированными интервалами отдыха. Рекомендуется использовать упражнения со следующими характеристиками: интенсивность работы близка к предельной (95–100%), ее продолжительность 8–10 секунд, интервалы отдыха до 2–3 минут (т. е. достаточные для ликвидации большей части образовавшегося кислородного долга), число повторений — в соответствии с уровнем подготовленности собаки.</p>
    <p>Соревновательный метод развития выносливости состоит в периодическом выполнении наиболее эффективных упражнений в условиях состязаний, например, бег с собакой на 1 и 3 км, преодоление полосы препятствий для кинологов с собакой, преследование и задержание убегающего нарушителя и т. д.</p>
    <p>В целях развития и поддержания высокого уровня выносливости до начала занятия по дрессировке и тренировке необходимо проводить бег с собакой в положении «рядом» на 1 и 1,5 км, что одновременно обеспечит функциональную готовность животного к выполнению задач основной части занятия. Занятия целесообразно закончить бегом на 3 км.</p>
    <p>Дистанция 1 км преодолевается в начале периода обучения за 6–5 мин., в дальнейшем — за 5–4 мин.; 1,5 км — соответственно за 9–8 и 8–7 мин.; 3 км — 16–15 и 14–15 мин. Ежедневная пробежка собаки должна составлять не менее 6–8 км. Один раз в неделю — бег от 10 до 20 км со скоростью передвижения 1 км за 4–5 мин., а длительность работы устанавливается от десятка минут до нескольких часов.</p>
    <p>Главная тенденция нагрузки — увеличение продолжительности работы. При этом необходимо учитывать возраст, подготовленность и предназначение собаки, климатические условия, характер и величину физической нагрузки на собаку в течение дня, недели, месяца и другие обстоятельства (время кормления, полноценность пищи и т. д.).</p>
    <p>Выработку выносливости служебных собак в условиях городка можно осуществлять с помощью специальных технических устройств — беговых дорожек, «каруселей».</p>
    <image l:href="#i_036.png"/>
    <subtitle>Рис. 19. Беговая дорожка</subtitle>
    <p>Беговая дорожка является наиболее распространенным и действенным тренажером (рис. 19). Для того, чтобы побудить собаку к бегу, перед ней на недостигаемом расстоянии вывешивается лакомство. После выполнения упражнения лакомство отдают собаке в виде поощрения. Первые занятия рекомендуют начинать с 5 минут. В дальнейшем каждую неделю добавляют в среднем еще по 5 минут, доводя беговое время до 1 часа. Тренировки свыше 1 часа не рекомендуются, они могут привести к истощению собаки. Следующим этапом подготовки на этом тренажере является бег собаки в утяжеленном ошейнике. Первоначально вес ошейника составляет около 500 граммов. Для того, чтобы он не натирал шею, его обшивают мягкой тканью в несколько слоев или войлоком. Беговое время сокращается до 15 минут с последующим увеличением на 5 минут еженедельно, одновременно увеличивая вес ошейника на 50 граммов. Использовать ошейник весом свыше 2 кг не рекомендуется.</p>
    <image l:href="#i_037.png"/>
    <subtitle>Рис. 20. «Карусель»</subtitle>
    <p>«Карусель» также эффективна, но обладает таким преимуществом, как дешевизна, простота в изготовлении. По конструкции она представляет собой столб (А), один конец врыт в землю, а на другой надет колпачок (Б) с встроенным подшипником (В). С внешней стороны к колпачку приваривается штанга с дугой на конце (Г). К концу штанги крепится короткая цепь с карабином для собаки (Д), к концу дуги — садок с раздражителем (Г). Для очень длинных и тяжелых штанг делаются противовесы (Д) (рис. 20).</p>
    <p>Методика занятий такая же, как и для беговой дорожки. Специалисты, пользующиеся «каруселью», рекомендуют пристегивать собаку к дуге за шлейку, а не за ошейник, что уменьшит риск получения собакой травм в случае заноса или подскальзывания.</p>
    <subtitle>Развитие быстроты</subtitle>
    <p>Под быстротой понимается способность собаки совершать длительные действия в минимальное время. Быстрота зависит от подвижности нервных процессов, морфологической структуры мышц, скорости передачи возбуждения по нервам, быстроты сокращения мышечных волокон, эластических свойств мышц и других факторов.</p>
    <p>Быстрота может достигаться путем выполнения различных упражнений, приемов и действий, таких как задержание убегающего нарушителя, лобовая атака; комбинированное задержание, преодоление препятствий; апортировка под гору, бег с собакой на короткие дистанции, бег дрессировщика с собакой в упряжке (с автомобильной покрышкой) в положении «рядом».</p>
    <p><strong>Основными методами развития быстроты являются повторный и переменный.</strong></p>
    <p>Повторный метод применяется для совершенствования максимальной скорости передвижения собаки, а также для увеличения частоты движения.</p>
    <p>Наиболее эффективными для развития быстроты оказываются повторные (3–4 раза) пробежки отрезков длиной 30–40 метров с предельной скоростью и с интервалами отдыха 4–5 мин., например, лобовая атака или задержание нарушителя с применением двух собак.</p>
    <p>Переменный метод характеризуется чередованием движений с высокой и низкой интенсивностью. Общее количество повторов может составлять 3–4 раза, отдых обеспечивается во время медленного бега. Например, задержание убегающего нарушителя на расстоянии 30 м, после чего дрессировщик с собакой совершают бег в медленном темпе в положении «рядом» 200–300 м или пробегание собакой с максимальной скоростью полосы препятствий отрезком 30 м и бег в медленном темпе 200–300 м.</p>
    <subtitle>Развитие силы</subtitle>
    <p>Под силой понимается способность собаки преодолевать или противостоять сопротивлению за счет мышечных напряжений. Сила может проявляться при статическом режиме работы мышц, когда они не изменяют своей длины, и при динамическом, связанном либо с уменьшением длины мышц, либо с ее увеличением.</p>
    <p>Наибольший тренировочный эффект достигается, когда упражнения выполняются на фоне неутомленного состояния собаки. Упражнения силового характера лучше выполнять в начале или в конце тренировочного занятия. Количество повторений упражнений может составлять 10–15 раз.</p>
    <p>При выборе упражнений и определении характера их выполнения важно руководствоваться сходством этих упражнений с режимом работы в той деятельности, которая обеспечивает служебное предназначение собаки.</p>
    <p>К средствам силовой подготовки относятся разнообразные упражнения, воздействующие либо на весь мускульный аппарат, либо на отдельные группы мышц.</p>
    <p>Наибольшими возможностями в тренировке силы обладают упражнения, приемы и действия общего и специального курса дрессировки, в частности: прыжки через различные препятствия, борьба с фигурантом и т. п. Развивать силу можно с использованием очень простых, но эффективных приспособлений, доступных каждому кинологу.</p>
    <p>Одним из таких приспособлений является устройство для развития силы челюстных мышц (рис. 22). Изготавливается оно из резинового амортизатора (А), веревки (Б), шланга толстого сечения, через который пропущена веревка (В).</p>
    <image l:href="#i_038.png"/>
    <subtitle>Рис. 22. Тренажер для развития челюстных мышц</subtitle>
    <p>Кольцо находится на такой высоте от земли, чтобы собака, встав на задние лапы, могла схватить его зубами и повиснуть.</p>
    <p>Интерес к работе на этом снаряде прививается собакам по-разному. Одни делают его объектом игр щенячьего возраста, другие — апортировочным предметом и т. д.</p>
    <p>Кроме развития силы челюстных мышц, при работе на кольце развивается сила мышц шеи и спины, вырабатывается умение дышать при больших нагрузках с закрытой пастью.</p>
    <p>Распространенными упражнениями, также не требующими сложных технических устройств, являются горизонтальные (или горизонтальная тяга) и вертикальные прыжки. При выполнении первого упражнения собака привязывается за шлейку прочным резиновым амортизатором, прикрепленным другим концом к дереву или столбу. На недосягаемом расстоянии устанавливается лакомство. Собака постоянно бросается к раздражителю, пытаясь достать его, а амортизатор каждый раз возвращает ее на место. Животное будет стремиться достичь лакомства, работая всеми конечностями. Такой метод увеличивает силу мышц передних и задних конечностей, развивает грудь и плечи, укрепляет поясницу собаки. Занятие начинают с горизонтальных прыжков (5–10 минут), чередуют с вертикальными для более четкой и всесторонней проработки мышц и связок задних конечностей. Существуют различные варианты вертикальных прыжков. Самый простой — подвешивание раздражителя на сук дерева (на перекладину), при этом регулируется веревкой расстояние от земли немного больше высоты максимального прыжка собаки. Время занятия устанавливается такое же, как и при горизонтальных прыжках.</p>
    <subtitle>Развитие ловкости</subtitle>
    <p>Под ловкостью следует понимать способность собаки выполнять сложнокоординированные движения, быстро переключаться от одних двигательных актов к другим и реагировать на неожиданно меняющиеся внешние условия. Ловкость эффективно развивается при выполнении таких упражнений, как отражение атаки двух и более нарушителей, выработка крепкой хватки с перехватыванием за два рукава и т. п.</p>
    <p>Таким образом, при правильном и методически грамотном построении тренировки одновременно с развитием вышеописанных основных качеств собаки происходит повышение уровня физической подготовленности и самого кинолога.</p>
    <image l:href="#i_039.png"/>
    <subtitle>Рис 21. Полоса препятствий для кинологов с собаками. Дистанция 200 м.</subtitle>
    <p><strong>1 — линия старта; 2 — «зубчатый палисад» (каркас шириной 2 м, высотой 1 м); 3 — кустарник» (каркас 2 м х 70 см из брусков 5 х 10 см, с прикрепленными к нему прутьями, выступающими на 60 см); 4 — «забор» (каркас шириной и высотой 2 м из брусьев 5 х 10 см); 5 — «канава» длиной 2,5 м и шириной 2,0 м; 6 — «бревно» (ствол длиной 8 м и диаметром 25 см, верхняя поверхность шириной 18 см); 7 — «лаз» (коридор высотой 1,7 м, длиной 10 м и шириной 2 м); 8 — «лестница» (платформа длиной 1,7 м, шириной 1,2 м, толщиной 4–5 см, укрепленная на высоте 4 м на столбах); 9 — линия финиша.</strong></p>
    <image l:href="#i_040.png"/>
    <subtitle>Таблица 9. Нормативы, рекомендуемые для определения физической подготовки кинологов с собакой</subtitle>
    <p><strong>Примечание: а) исходное положение для выполнения упражнения — стоя перед линией старта, собака находится у левой ноги кинолога в положении «сидя» на поводке с мягким ошейником или шлейкой. По команде «вперед» кинолог с собакой начинает движение. Моментом финиша считается пересечение финишной линии кинологом или собакой (по последнему);</strong></p>
    <p><strong>б) под поправками понимается:</strong></p>
    <p><strong>1) облегчение норматива при выполнении упражнений в спортивной форме;</strong></p>
    <subtitle>Продолжение таблицы 9</subtitle>
    <image l:href="#i_041.png"/>
    <p><strong>2) облегчение нормативов при выполнении упражнений на высоте 1500–2000 метров над уровнем моря при температуре ниже 10–15°C; 3) облегчение нормативов при выполнении упражнений в форме одежды № 5; 4) облегчение нормативов при выполнении упражнений на высоте более 2500 метров над уровнем моря при температуре воздуха выше 30°C, а также в районах Крайнего Севера и Заполярья; 5) облегчение нормативов при выполнении упражнений кинологами, собственный вес которых превышает 90 кг.</strong></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ЧАСТЬ II</p>
    <p>МЕТОДИКИ СПЕЦИАЛЬНОЙ ДРЕССИРОВКИ СЛУЖЕБНЫХ СОБАК</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>ПРЕДИСЛОВИЕ КО ВТОРОЙ ЧАСТИ</p>
    </title>
    <p>Прежде чем перейти к описанию методик специальной подготовки собак по категориям их служебного применения (предназначения), следует еще раз обратиться к научно-теоретическим основам дрессировки.</p>
    <p>Накопленный опыт подготовки собак служебных пород свидетельствует о том, что курс общей дрессировки прочно базируется на теории отражения и учении академика И. П. Павлова о высшей нервной деятельности.</p>
    <p>Общая дрессировка одинакова для всех видов служб и имеет целью выработать навыки, дисциплинирующие собаку, делающие ее послушной и управляемой при повседневном обращении с ней и податливой при последующей специальной подготовке. Большинство общедисциплинарных приемов служит базой для выработки специальных навыков при подготовке собак по категориям их служебного предназначения.</p>
    <p>Основной же задачей курсов специальной дрессировки является формирование у собак умений и навыков, необходимых для их практического использования в конкретном виде службы (охрана субъекта и объектов; поиск источника и носителя запаховой информации; одорологическая выборка; обнаружение наркотиков, взрывчатых веществ, инженерных боеприпасов и др.).</p>
    <p>При внимательном и беспристрастном рассмотрении курсов специальной дрессировки собак и научно-теоретических основ, на которых они базируются, можно видеть, что таковых в специальной литературе по служебной кинологии не описано, в то же время многие сложные умения и навыки у животных нельзя сформировать только на основе классического условного рефлекса по И. П. Павлову.</p>
    <p>Именно поэтому в первой части учебника (глава 3, 4) нами сделана попытка описания этологических и психофизиологических основ дрессировки собак с надеждой, что программы специальных курсов подготовки и методологические подходы в обучении животных будут строиться с учетом всех компонентов поведения (врожденное; приобретенное, т. е. собственно обучение и разумное поведение). При этом, получая высокие результаты в дрессировке собак и ограничивая страдания животных, кинологи различных направлений и школ могут значительно продвинуть теоретические и практические изыскания в области совершенствования методик специальной подготовки собак.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 9</p>
     <p>МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ СОБАК К РАБОТЕ ПО ЗАПАХОВОМУ СЛЕДУ ЧЕЛОВЕКА</p>
    </title>
    <subtitle>Общие положения</subtitle>
    <p>Подготовка собак к работе по запаховому следу человека — наиболее сложный вид дрессировки животных, требующий от специалиста-кинолога не только глубоких знаний теоретических основ данного процесса, но и достаточно хорошей физической подготовки, особенно кроссовой.</p>
    <p>Собаки, специально подобранные для этой цели, должны быть абсолютно здоровыми, с крепкой нервной системой, острым чутьем и способностью к экстраполированию. Лучшими представителями в работе по чутью в целом и по запаховому следу человека в частности являются породы немецкая овчарка и доберман-пинчер.</p>
    <p>Подготовка собак к работе по запаховому следу человека основывается на врожденной обонятельно-поисковой реакции животного — важной составной части охотничьего инстинкта, внутренней потребности собаки к ведению борьбы с натуральным раздражителем (жертвой) и жизненной необходимости животного-хищника в постоянной тренировке своего челюстного и мышечного аппаратов. На этих трех составляющих и основывается данная методика.</p>
    <p>Чтобы вызвать у собаки проявление обонятельно-поисковой реакции, необходим раздражитель-стимул, например, такой, каким для охотничьей собаки может быть заяц или лиса. Человек по своей природе не является для собаки подобным раздражителем, и прежде всего по двум основным причинам: во-первых, в диких естественных условиях своего обитания собака никогда не охотилась на него, потому что человек для нее — существо более сильное; во-вторых, собака, на протяжении многих тысячелетий живя среди людей, уже адаптировалась к ним.</p>
    <p>Что же в таком случае может побудить собаку искать человека по его запаховому следу? Причин здесь может быть две: во-первых, любовь (если собака ищет своего хозяина) и, во-вторых, ненависть (если собака ищет своего врага). Для нас больше подходит вторая.</p>
    <p>Этологи утверждают, что всем животным свойственна агрессивность, возникающая независимо от них и имеющая свойство накапливаться. Вызывается она эмоциями неприязни, страха, гнева и ярости. Накопленная агрессия рано или поздно вырывается наружу, даже если никакого раздражителя для нее нет. Однако для кинолога важно управлять данным процессом, имея для этого нужный раздражитель, способный стимулировать собаку к работе по следу человека. Поэтому попытаемся понять, что это за раздражитель и каким требованиям он должен отвечать.</p>
    <p><strong>Во-первых,</strong> это, конечно, должен быть человек, ибо в процессе дрессировки нам будет необходим его запах.</p>
    <p><strong>Во-вторых,</strong> этот человек должен иметь одежду, хорошо защищающую его от зубов собаки, с которой ему предстоит вести борьбу.</p>
    <p><strong>В-третьих,</strong> защитная одежда должна быть приятной для зубов собаки.</p>
    <p><strong>В-четвертых,</strong> эта защита должна обеспечивать человеку необходимую подвижность для ведения борьбы с собакой и возможность свободного передвижения по местности для прокладки следа.</p>
    <p><strong>В-пятых,</strong> внешний вид такого человека должен резко отличаться от внешнего вида всех остальных людей, встречающихся собаке в повседневной жизни, и быть неизменным на протяжении всех занятий по дрессировке и тренировке собаки в работе по следу.</p>
    <p>Из вышесказанного можно сделать вывод, что всем этим требованиям вполне отвечает фигурант, одетый в дрессировочный костюм или плащ с капюшоном, усиленный дресрукавом (далее — дрессировочный костюм). Однако чтобы стать для собаки условным раздражителем, способным вызвать у нее сильное проявление обонятельно-поисковой реакции, помощнику необходимо добиться от животного проявления активно-оборонительной реакции на его внешний вид.</p>
    <p>Активно-оборонительная реакция на фигуранта, одетого в дрессировочный костюм, вырабатывается у собаки целенаправленно в ходе таких занятий, как развитие злобы (в индивидуальном порядке или группе с другими собаками), задержание убегающего и лобовая атака, а также во время кормления животных с инсценировкой попытки забрать у них пищу. Основная цель этих занятий — привить собакам жгучую ненависть к человеку, одетому в дрессировочный костюм. Только достигнув ее, можно приступать к занятиям по следовой работе.</p>
    <subtitle>Требования к помощнику, работающему в дрессировочном костюме:</subtitle>
    <p>— никогда не надевать и не снимать дрессировочный костюм на виду у собаки;</p>
    <p>— всегда появляться перед собакой на непродолжительное время, действовать энергично и неожиданно, обязательно имитировать крики испуга и страха;</p>
    <p>— борьбу с собакой вести на равных, но победу всегда уступать;</p>
    <p>— будучи «побежденным» никогда не подниматься с земли на виду у собаки;</p>
    <p>— никогда не появляться в поле зрения собаки бесцельно.</p>
    <p>Процесс подготовки собаки к работе по запаховому следу человека включает в себя пять этапов и состоит из практических занятий на местности продолжительностью 1,5–2 часа каждое. В ходе этих занятий выполняются упражнения, количество и частота повторений которых для каждой собаки определяются индивидуально. При этом к занятиям привлекаются несколько фигурантов, один из которых является основным, а остальные — вспомогательными.</p>
    <p><strong>Основной фигурант — </strong>это помощник дрессировщика, одетый в дрессировочный костюм и являющийся прокладчиком основного (искомого) следа.</p>
    <p><strong>Вспомогательные фигуранты — </strong>это помощники дрессировщика, одетые в обычную повседневную одежду и участвующие в прокладке дополнительных (вспомогательных) следов.</p>
    <p>На каждое занятие на роль основного фигуранта назначается один помощник без права замены в течение всего занятия. Вспомогательные фигуранты при необходимости могут заменяться. Количество вспомогательных фигурантов, привлекаемых к занятиям, не постоянно, оно определяется содержанием решаемой задачи и колеблется от 1 до 4, На первых двух этапах подготовки вспомогательные фигуранты к занятиям не привлекаются.</p>
    <p>В процессе подготовки собаки к работе по следу применяются раздражители:</p>
    <p><strong>— условные:</strong> основные — команда «след» и жест — выбрасывание правой руки в направлении движения собаки; вспомогательные раздражители — команды: «ищи», «фас», «хорошо», «дай»;</p>
    <p><strong>— безусловные:</strong> фигурант и его запах, поводок, поглаживание.</p>
    <empty-line/>
    <p>Для данных занятий лучше всего иметь легкую, хорошо подогнанную под собаку шлейку и 12–15-метровый поводок из тесьмы.</p>
    <p>Заниматься с собакой можно начинать с шести-, семимесячного возраста, но при условии, что у нее уже выработан условный рефлекс сильного проявления активно-оборонительной реакции на внешний вид фигуранта, одетого в дрессировочный костюм.</p>
    <subtitle>Первый этап подготовки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Разбудить в собаке врожденную способность преследовать своего врага по невидимому запаховому следу, оставленному на местности.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Незаслеженный, полузакрытый участок местности с минимальным количеством отвлекающих раздражителей. Фигурант в дрессировочном костюме располагается таким образом, чтобы его не было видно (лежит, прикрываясь растительностью) и чтобы недалеко от него (2–3 м) имелось укрытие (высокий куст, элемент сплошного забора и т. п.), способное ограничить обзор животного. Дрессировщик с хорошо выгулянной собакой на длинном поводке находится в 50–60 метрах от затаившегося на земле фигуранта. Лучшее время для занятий — раннее утро.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик, распустив по земле поводок и удерживая на нем собаку в 2–3 метрах впереди себя, начинает движение в сторону затаившегося фигуранта. Как только собака приблизится к нему на 5–6 метров, последний, издав крик испуга, резко вскакивает со своего места и, размахивая руками, демонстрирует стремление убежать от животного, при этом он направляется к укрытию и скрывается за ним. Выйдя из поля зрения собаки, помощник пробегает по дуге 80–100 метров и залегает, маскируясь в растительности и складках местности. Все это время дрессировщик удерживает собаку на поводке. Ее желание преследовать фигуранта он поощряет командами «фас» и «хорошо». Маршрут движения помощника должен быть хорошо известен кинологу. Выждав 20–25 секунд, он подводит собаку к тому месту, где только что лежал фигурант, и, подав команду «след», выпускает из рук поводок. Животное, будучи сильно заинтересованным в данном раздражителе (соответствующая реакция на внешний вид человека в дрессировочном костюме у него предварительно выработана), начинает метаться в его поисках. Запах помощника подсказывает собаке направление движения, пробуждая в животном стремление преследовать его по следу. Дрессировщик в тех местах, где собака правильно принюхивается к запаховому следу, своевременно подает команды: «след!», «хорошо, след!» и неотступно двигается за ней, не трогая волочащийся по земле поводок. Если собака по какой-либо причине не сможет определить направление запахового следа фигуранта, то дрессировщик помогает ей сам, беря за поводок и ведя ее по линии следа. Но практика показывает, что в подавляющем большинстве случаев такая помощь собаке (специально подобранной для данного вида деятельности) со стороны кинолога не требуется. Как правило, собака безошибочно определяет направление движения фигуранта, хотя отклонения от линии следа на первых занятиях у нее могут быть значительные. Переживать по данному поводу не следует, это нормально. Вспомните себя первый раз на двухколесном велосипеде и поймете, что с животным происходит то же самое.</p>
    <p>Помощник, затаившийся на местности, постоянно контролирует ситуацию, внимательно следит за передвижениями собаки и дрессировщика.</p>
    <p>Как только собака, идущая по следу, приблизится к нему на 8–10 метров, последний вновь издает крик испуга, резко вскакиваете земли и, размахивая руками, бежит от животного прочь. Собака при виде убегающего фигуранта переходит на зрительное преследование и, догнав беглеца, вступает с ним в борьбу. Настигнутый помощник всячески отбивается от животного, издавая крики страха и боли, но через 20–30 секунд борьбы падает на землю и затихает. В течение всего периода борьбы собаки с фигурантом дрессировщик подбадривает животное восклицаниями «фас!», «хорошо, фас!» и одновременно имитирует нападение на фигуранта. После того, как помощник полностью прекратил кричать и сопротивляться, дрессировщик забирает животное (команда «дай») и уводит его за ближайшее укрытие. Фигурант остается неподвижным до тех пор, пока он не выйдет из поля зрения собаки, после чего поднимается с земли и занимает очередное исходное положение возле ближайшего укрытия для повторения всех своих предыдущих действий в той же последовательности.</p>
    <p>Затем дрессировщик вновь выводит животное и, удерживая его на поводке в 2–3 метрах впереди себя, снова повторяет предыдущее упражнение в полном объеме.</p>
    <p>В течение одного занятия это упражнение повторяется 6–8 раз. Постепенно длина отрезков запаховых следов увеличивается до 250–300 метров.</p>
    <p>Возможно сильное отклонение собаки от линии следа на первом этапе ее дрессировки. Для этого имеются две причины: первая — сильное возбуждение собаки на визуальное восприятие фигуранта, что мешает животному экстраполировать направление распространения запаха последнего, и вторая — недостаточное количество запаховой информации помощника на местности. Однако в последующем, когда собака приобретет некоторый опыт, ее отклонения от линии следа станут незначительными.</p>
    <p>На продолжительность и качество процесса дрессировки во многом влияют четкость и грамотность действий фигурантов и особенно — основного.</p>
    <p>Важнейшим элементом в его действиях является умение помощника подражать натуральному поведению обреченной жертвы, настигнутой хищником (собакой) в ходе преследования. Сила его сопротивления должна быть соизмерима с силой собаки, а борьба — непродолжительной и всегда проигрышной. Крик страха (испуга) и боли должен звучать у него как можно правдоподобнее, т. к. он вызывает у животного самые активные действия.</p>
    <p>И дрессировщик, и фигурант должны хорошо усвоить для себя следующее:</p>
    <p>1. Поведение хищника (собаки) всегда адекватно поведению его жертвы.</p>
    <p>2. От количества сходства копии (действия фигуранта) с оригиналом (поведение жертвы) во многом зависит и степень самоотдачи собаки в выполняемой ею работе.</p>
    <p>Задача этапа считается решенной, если собака, активно принюхиваясь, настойчиво ищет скрывшегося от нее человека, а найдя, с яростью на него набрасывается. При этом она должна хорошо усвоить, что человек, одетый в дресскостюм, — это враг, и найти его можно только по запаху, указанному дрессировщиком, и что хозяину нравится ее агрессивность по отношению к этому их общему врагу.</p>
    <subtitle>Второй этап подготовки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки максимально точного прохождения по линии прорабатываемого ею запахового следа.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis> Незаслеженный, полузакрытый участок местности с минимальным количеством отвлекающих раздражителей. Фигурант в дрессировочном костюме, проложив короткими шагами дугообразный след протяженностью 500–600 метров, затаился в растительности (за складками местности). Дрессировщик с хорошо выгулянной собакой на длинном поводке находится в 50–60 метрах от исходной точки проложенного следа давностью 5–10 минут. Лучшее время для занятий — раннее утро.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик, удерживая собаку в положении «рядом», начинает движение к исходной точке следа с расчетом выхода к ней с наветренной стороны. Маршрут движения фигуранта ему известен. Распущенный поводок удерживается в левой руке. Не доходя до исходной точки трех метров, дрессировщик сажает собаку с наветренной стороны под прямым углом к линии следа. Поводок у него по-прежнему в левой руке. Выждав 5–10 секунд, дрессировщик подает собаке команду «след» и жестом свободной правой руки посылает животное к линии следа.</p>
    <p>Животное, зная, что команда «след» обозначает наличие на данной местности запаха ее врага, что данный запах — путеводная нить к его источнику, что хозяин — ее союзник, пытающийся помочь ей найти этот след, начинает активно принюхиваться и двигаться в указанном дрессировщиком направлении. По достижении линии следа собака может вести себя по-разному (рис. 23). В одном случае она сразу поворачивает в нужном направлении, в другом — некоторое время крутится на месте, определяя направление, и только потом устремляется по следу, в третьем — в быстром темпе проскакивает линию следа на несколько метров вперед, разворачивается и возвращается к ней снова, некоторое время задерживается в данном месте и только после этого начинает движение в нужном для нее направлении.</p>
    <image l:href="#i_042.png"/>
    <subtitle>Рис. 23. Варианты движения собаки при постановке ее на след</subtitle>
    <p>Пуск собаки на след под прямым углом необходим дрессировщику для того, чтобы точно знать, когда собака взяла след и когда ее можно и нужно за это поощрить командой «хорошо». В противном случае при несвоевременном и неуместном применении команды «хорошо» у собаки выработается навык пробежки без следа. В первом случае кинолог поощряет собаку сразу же, как только она повернет в нужном направлении, во втором — когда собака задержится у линии следа, в третьем — когда она начнет движение по трассе следа. Во всех этих случаях дрессировщик подает собаке команду «хорошо, след!» голосом не громким и не слишком восторженным, скорее как бы подтверждающим правильность действий собаки, но не подстегивающим животное к поспешности.</p>
    <p>Дрессировщик после подачи собаке команды «след» сам всегда остается на месте, удерживая в руке поводок так, чтобы тот мог свободно скользить по ладони его левой руки между большим и указательным пальцами и при необходимости стопориться сжатием руки в кулак. Свое движение за собакой специалист начинает только тогда, когда животное твердо встанет на след и удалится от него на 8–10 метров.</p>
    <p>Во время работы собаки по следу кинолог, не выпуская из рук поводка, следует за животным на дистанции 6–8 метров. Это позволяет ему при ускорениях движения собаки использовать оставшуюся длину поводка и не создавать ей дополнительной нагрузки за счет его натяжения.</p>
    <p>В ходе работы собаки по следу дрессировщик подбадривает ее командами «хорошо» и «хорошо, след!».</p>
    <p>Как только собака увидит фигуранта, дрессировщик тут же бросает поводок и подает команду «фас». Животное переходит на зрительное преследование и, настигнув беглеца, вступает с ним в борьбу. Помощник всячески отбивается от собаки, издавая крики страха и боли, но через 20–30 секунд борьбы падает на землю и затихает. В течение всего периода этой борьбы дрессировщик подбадривает животное восклицаниями «фас!», «хорошо, фас!» и сам периодически имитирует нападение на помощника. От затихшего и неподвижного фигуранта кинолог забирает собаку силой или по команде «дай», после чего уводит ее за ближайшее укрытие. Фигурант остается неподвижным до полного выхода с поля зрения животного, он поднимается с земли и занимает исходное положение возле ближайшего укрытия для повторения всех предыдущих действий в последовательности, указанной ранее.</p>
    <p>В течение одного занятия упражнение повторяется 3–4 раза.</p>
    <p>Задача этапа считается решенной, если собака по команде дрессировщика «след» активно ищет на местности запах человека, находит и идет по нему с отклонениями в сторону (в безветренную погоду) не более 1,5–2 метров.</p>
    <subtitle>Третий этап подготовки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Научить собаку быстро, точно и с наименьшими усилиями находить утерянный ею запаховый след.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Незаслеженный, полузакрытый участок местности с минимальным количеством отвлекающих раздражителей. Фигурант в дрессировочном костюме, проложив 400–500-метровый запаховый след с одним прямым углом (поворот по ветру), затаился в растительности (за складками местности). Дрессировщик с хорошо выгулянной собакой на длинном поводке находится в 50–60 метрах от исходной точки проложенного следа давностью 10–15 минут. Лучшее время для занятий — раннее утро.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик, удерживая собаку в положении «рядом», начинает движение к исходной точке следа с расчетом выхода к ней с наветренной стороны. Маршрут движения фигуранта и место поворота трассы следа ему известны. Распущенный поводок, удерживаемый в левой руке, волочится по земле. Не доходя до исходной точки трех метров, кинолог сажает собаку с наветренной стороны под прямым углом к линии следа. Поводок у него по-прежнему в левой руке. Выждав 5–10 секунд, дрессировщик подает собаке команду «след» и жестом свободной правой руки посылает животное к линии следа.</p>
    <p>Собака начинает движение в указанном ей направлении, активно принюхиваясь, находит след, получает от дрессировщика поощрение в виде команды «хорошо, след» и, определив направление движения источника запаха, начинает преследование своего врага. Специалист следует за собакой в 6–8 метрах сзади, поводок у него в левой руке.</p>
    <p>Теперь для дрессировщика важно как можно точнее запоминать маршрут своего движения по следу фигуранта, т. к. это ему пригодится.</p>
    <p>В большинстве случаев на прямых углах собаки проскакивают поворот, а затем ищут потерянный след, нередко уходя от него все дальше и дальше. Как известно, животное, работающее непосредственно по следу, утомляется гораздо меньше, чем то, которое его ищет. Следовательно, чем больше времени собака затратит на поиск следа, тем меньше сил у нее останется на его проработку. Во-вторых, если она не умеет быстро и безошибочно находить утерянный след, то всегда сохраняется вероятность того, что животное может переключиться на первый попавшийся ей след. К тому же дрессировщик может невольно этому способствовать сам, подав команду «хорошо» при первой произвольной демонстрации собакой якобы наличия запахового следа. И, в-третьих, утомленное безрезультатным поиском утерянного следа животное может просто отказаться работать дальше и увести хозяина к интересующему ее раздражителю, например, к водоему.</p>
    <p>Что же в таком случае делать?</p>
    <p>Необходимо научить собаку правильно отыскивать потерянный след. Самый лучший вариант для этого — возвращение назад по своему следу или по следу дрессировщика (рис. 24).</p>
    <image l:href="#i_043.png"/>
    <subtitle>Рис. 24. Движение дрессировщика с собакой при потере следа</subtitle>
    <p>С этой целью кинолог, предоставив собаке возможность проскочить угол на несколько метров, останавливает ее натяжением поводка, подзывает к себе и, удерживая животное на длине двухметрового поводка, начинает движение назад точно по своему следу. При этом собаке периодически подается команда «ищи, след». Как только она обнаружит потерянный след, дрессировщик тут же подает команду «хорошо, след» и, ослабив поводок, позволяет животному набрать дистанцию в 6–8 метров. Работа по следу продолжается.</p>
    <p>На конечной точке следа фигурант и дрессировщик действуют как и в предыдущих случаях. Данное упражнение целесообразно повторить 4–6 раз за одно занятие.</p>
    <p>При неоднократном повторении данных действий у собаки вырабатывается стойкий стереотип — остановка, разворот, движение назад по следу дрессировщика и своему собственному до встречи с потерянным следом.</p>
    <p>Задача этапа считается решенной, если собака, потеряв запаховый след, резко разворачивается и идет строго назад по только что пройденному ею маршруту, находит след и продолжает его дальнейшую проработку.</p>
    <subtitle>Четвертый этап подготовки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Научить собаку не переключаться на посторонние запаховые следы в период проработки основного следа.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Незаслеженный, полузакрытый участок местности с минимальным количеством отвлекающих раздражителей. Основной фигурант в дрессировочном костюме, проложив 1000-метровый след, затаился в растительности (за складками местности). Дрессировщик с хорошо выгулянной собакой на длинном поводке находится в 50–60 метрах от исходной точки проложенного следа. Давность запахового следа — 15–20 минут. За 2–3 минуты до постановки собаки на след начинают действовать четыре вспомогательных фигуранта. Первый — пересекает основной след под прямым углом в 200 метрах от исходной точки и, пройдя 30–40 метров, останавливается за укрытием. Второй — пересекает след под углом в 45 градусов по ходу основного фигуранта в 400 метрах от исходной точки и, отойдя от следа 30–40 метров, маскируется на земле. Третий — в 600 метрах от исходной точки проходит по следу основного фигуранта 80–100 метров, затем под прямым углом сходит с него и, пройдя еще 30–40 метров, прячется. Четвертый — в 800 метрах от исходной точки выходит на трассу следа основного фигуранта и останавливается на ней. Лучшее время для занятий — раннее утро.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик, удерживая собаку в положении «рядом», начинает движение к исходной точке запахового следа с расчетом подхода к ней с наветренной стороны. Маршрут движения основного помощника и места пересечений трассы его следа вспомогательными фигурантами ему известны. Распущенный поводок, удерживаемый в левой руке, волочится по земле. Не доходя до исходной точки трех метров, дрессировщик сажает собаку с наветренной стороны под прямым углом к линии следа. Поводок у него по-прежнему в левой руке. Выждав 5–10 секунд, дрессировщик подает собаке команду «след» и жестом свободной правой руки посылает животное к линии следа.</p>
    <p>Собака, активно принюхиваясь, начинает движение в указанном ей направлении, находит след, получает от дрессировщика поощрение в виде команды «хорошо, след» и, определив направление движения источника запаха, начинает преследование своего врага (рис. 25). Дрессировщик следует за собакой в 6–8 метрах сзади, поводок у него в левой руке.</p>
    <p>Если собака, дойдя до первого пересечения, переключится на след вспомогательного фигуранта, дрессировщик не должен ей в этом препятствовать. Надо предоставить собаке возможность пройти по следу вспомогательного фигуранта эти 30–40 метров и убедиться в том, что это не тот, кого она ищет, что это обыкновенный человек, каких вокруг много и которых трогать ей нельзя. Тогда, поняв свою ошибку, собака развернется и вернется по своему следу назад, к месту его пересечения. Как только животное вновь встанет на след основного фигуранта, дрессировщик тут же поощряет ее командой «хорошо, след» и следует за ней.</p>
    <image l:href="#i_044.png"/>
    <subtitle>Рис. 25. Проработка следа, пересеченного другими следами</subtitle>
    <p>Если собака попытается наброситься на вспомогательного помощника (что бывает крайне редко), дрессировщик тут же подает команду «фу» и делает рывок поводком. Затем он ее разворачивает в обратную сторону, повторяет команду «ищи, след» и жестом правой руки указывает ей направление поиска. При необходимости, собака берется на длину двухметрового поводка и проводится в обратном направлении, при этом периодически повторяется команда «ищи, след».</p>
    <p>В случае появления собаки вспомогательный фигурант должен оставаться на месте и вести себя спокойно: не разговаривать, не убегать, не размахивать руками, не проявлять трусость и не смотреть животному в глаза.</p>
    <p>На втором и третьем пересечениях основной трассы действия дрессировщика и помощников аналогичны.</p>
    <p>После прохождения собакой третьего пересечения четвертый вспомогательный фигурант начинает движение прямо по следу основного помощника. Как правило, собака, проходя мимо него, уже совершенно не отвлекается от линии основного следа.</p>
    <p>На конечной точке следа основной фигурант и дрессировщик действуют в точном соответствии с предыдущими упражнениями, которые целесообразно повторить 2–3 раза.</p>
    <p>Задача этапа считается решенной, если собака не переключается на чужие запаховые следы, пересекающие трассу основного фигуранта.</p>
    <subtitle>Пятый этап подготовки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Совершенствовать работу собаки в проработке запаховых следов до навыка.</p>
    <subtitle>Упражнение 1</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Содержание:</emphasis></strong> запаховый след проложен по пересеченной местности в светлое время суток, проходит через дороги и тропы, а также по ним, имеет различные углы и пересечения другими следами. Пуск собаки на след с обыска местности под различными углами к линии его прокладки. Протяженность ел еда до 10 км, давность — до 2 часов.</p>
    <subtitle>Упражнение 2</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Содержание:</emphasis></strong> запаховый след проложен по пересеченной местности в темное время суток, проходит через дороги и тропы, а также по ним, имеет различные углы и пересечения другими следами. Пуск собаки на след с исходной точки. Протяженность следа до 10 км, давность — до 2 часов.</p>
    <subtitle>Упражнение 3</subtitle>
    <p><emphasis>Содержание:</emphasis> след проложен по пересеченной местности в светлое время суток, проходит через населенные пункты, по дорогам и тропам, имеет различные углы и пересечения другими следами. Исходная точка заслежена. Пуск собаки на след с запаха вещи. Протяженность следа до 10 км, давность — 2 и более часов.</p>
    <p>При отработке данных упражнений все указанные в них усложнения вводятся постепенно. При увеличении протяженности и давности следа учитывается состояние местности и погоды. Тропы, дороги и населенные пункты осваиваются во временной последовательности: раннее утро, ночь, вечер, день — и небольшими участками.</p>
    <p>Важно знать и всегда помнить:</p>
    <p>— давность следа не является единственной величиной, определяющей степень его сохранности;</p>
    <p>— сила запаха, оставленного человеком во время движения по местности, на протяжении всего маршрута его движения непостоянна;</p>
    <p>— врожденный обонятельный порог восприятия запаха у всех собак разный;</p>
    <p>— величина запаха ниже обонятельного порога его восприятия собакой не улавливается;</p>
    <p>— обонятельный порог восприятия запаха может быть отодвинут в результате тренировок.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 10</p>
     <p>МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ СОБАК К ВЫБОРКЕ ВЕЩИ</p>
    </title>
    <subtitle>Общие положения</subtitle>
    <p>Прием специального цикла дрессировки «выборка вещи» имеет большое значение при подготовке собак к одорологической идентификации, а также в ходе их приучения к работе по запаховому следу. Накопленный опыт свидетельствует, что собаки, четко работающие по выборке вещи, в период работы по следу, как правило, на посторонние запахи не отвлекаются и на чужие следы не переключаются. К тому же, в условиях, когда основные (традиционные) способы постановки собаки на след невозможны (местность заслежена, явных отпечатков искомого следа нет), их можно легко поставить на него непосредственно с запаха вещи.</p>
    <p>Процесс подготовки собаки по данному приему состоит из системы практических занятий продолжительностью 1,5–2 часа каждое.</p>
    <p>В ходе этих занятий упражнение должно быть выполнено 3–4 раза, в свою очередь, каждое упражнение включает в себя 8–12 повторений разучиваемых действий.</p>
    <p>Одно упражнение называется подходом. Перерыв между ними 15–20 минут.</p>
    <p>В занятиях участвуют до 10 помощников, один из которых основной, а остальные вспомогательные.</p>
    <p><strong>Основной помощник — </strong>это тот человек, чью вещь (предмет) ищет по запаху дрессируемая собака.</p>
    <p><strong>Вспомогательные помощники — </strong>это те лица, вещи (предметы) которых раскладываются вокруг искомого объекта основного помощника.</p>
    <p>На каждое занятие на роль основного помощника должен назначаться новый человек, его замена в ходе всего занятия недопустима. Вспомогательные помощники меняются по мере необходимости.</p>
    <p>Основной помощник, после того, как отработал свое занятие, может быть привлечен к следующему только в качестве вспомогательного и не раньше, чем через два занятия, а в роли основного — не менее чем через восемь занятий.</p>
    <p>Для выработки у собаки условного рефлекса на место занятия, их следует проводить всегда на одном и том же участке, т. к. он вызывает у животного настрой на нужную деятельность.</p>
    <p>Первоначально в качестве предметов для выборки лучше всего использовать деревянные палочки диаметром 20–30 мм и длиной 200–250 мм.</p>
    <p>Они должны быть одноразового пользования, так как на дереве запах сохраняется продолжительное время. По этой причине при повторной выборке собака может встретить знакомый ей запах и отреагировать на него как на искомый. Поэтому использование одних и тех же палочек в течение нескольких занятий недопустимо.</p>
    <p>Прекрасным исходным материалом для изготовления тренировочных палочек может служить хворост, а идеальным местом для проведения подобных занятий является лес.</p>
    <p>Каждый помощник, как основной, так и вспомогательный, лично заготавливает для себя палочки, которые затем, в ходе всего занятия, постоянно держит при себе и никому не позволяет к ним прикасаться.</p>
    <p>Управление собакой в процессе ее приучения к выборке вещи осуществляется только установленными для этого командами и жестами, поводок на весь период занятий отстегивается.</p>
    <empty-line/>
    <p>При дрессировке животного применяются раздражители:</p>
    <p><strong>— условные:</strong> подразделяются на основные — команда «нюхай» и жест — выбрасывание прямой правой руки от левого колена в направлении лежащих на земле предметов и вспомогательные — команды: «апорт», «хорошо», «ко мне», «сидеть», «дай», «фу»;</p>
    <p><strong>— безусловные:</strong> предметы выборки, лакомство, поглаживание. Прием вырабатывается на базе поисково-обонятельной реакции, а к его разучиванию приступают после выработки у собаки условного рефлекса на команду «апорт».</p>
    <subtitle>Первый этап дрессировки — подготовительный</subtitle>
    <p><strong>Задачи этапа:</strong></p>
    <p>1. Научить собаку по команде «нюхай» активно обнюхивать предмет, предложенный ей дрессировщиком.</p>
    <p>2. Научить собаку подносить вещи незнакомого ей человека (помощника). Задачи решаются последовательно: в порядке их очередности.</p>
    <subtitle>Упражнение 1</subtitle>
    <p>В целях создания соответствующей учебной обстановки участок местности подбирается с наименьшим количеством отвлекающих раздражителей. Собака должна быть хорошо выгуляна и находиться в состоянии обостренного чувства голода, т. е. накануне занятий ее не кормят. У дрессировщика в специальной сумке на поясе мелконарезанное лакомство, наиболее любимое собакой (мясо, сыр, сахар, печенье и т. п.).</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Кинолог сажает собаку у левой ноги. Левой рукой он обхватывает ее морду так, чтобы собака не могла открыть пасть и подносит к мочке носа животного правую руку с неплотно зажатым в ней кусочком лакомства, при этом командует «нюхай». Как только собака, почувствовав лакомство, начнет активно втягивать в себя через нос воздух (принюхиваться) дрессировщик еще раз подает команду «нюхай», «хорошо нюхай» и, разжав пальцы, скармливает ей лакомство.</p>
    <p>Упражнение повторяется 8–12 раз. Через 2–3 таких занятия специалист начинает предлагать собаке для обнюхивания, поочередно, то пустую руку, то руку с лакомством. В обоих случаях за активное принюхивание он поощряет животное лакомством, командой «хорошо» и поглаживанием.</p>
    <p>Постепенно из упражнения совсем исключается обнюхивание руки дрессировщика с зажатым в ней лакомством, а принюхивание собаки к пустой руке заменяется на обнюхивание палочки помощника или других его предметов. Также постепенно из упражнения исключается поощрение собаки лакомством. В дальнейшем, за активное обнюхивание предлагаемых ей предметов, животное поощряется только командой «хорошо» и поглаживанием.</p>
    <p>Задачу можно считать решенной, если собака по команде «нюхай» активно обнюхивает предложенную ей палочку с запахом незнакомого помощника.</p>
    <subtitle>Упражнение 2</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Участок местности с наименьшим количеством отвлекающих раздражителей. Собака хорошо выгуляна. Рядом с дрессировщиком находится помощник, который имеет с собой 8–12 палочек.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик сажает собаку у левой ноги. Помощник становится справа и несколько сзади кинолога. В правой руке у него палочка. Специалист левой рукой зажимает собаке морду, а правой, взяв помощника за запястье правой руки, подводит зажатый в его руке предмет к мочке носа собаки. Подает команду «нюхай». После того, как собака обнюхает палочку, дрессировщик отпускает руку помощника и имитирует своей правой рукой бросок предмета вперед. Помощник подстраивается под это движение кинолога и действительно бросает вперед находящуюся у него в руке палочку. Собака видит движение руки дрессировщика, полет и место падения предмета. Сделав выдержку в 25–30 секунд, специалист подает собаке команду «апорт» и посылает ее за предметом. После выполнения собакой команды дрессировщика, он поощряет ее командой «хорошо» и поглаживанием, затем упражнение повторяется вновь. При каждом повторении помощник использует новую палочку. При этом сначала она бросается на открытое место, затем в траву (снег), за складки местности. Количество подходов и повторений в них регламентируется общими требованиями. Использованные палочки собираются в специально отведенное для них место и по мере накопления сжигаются.</p>
    <p>Задачу можно считать решенной, если собака по команде «апорт» активно при помощи обоняния ищет в траве (снегу, кустах, за складками местности) предмет помощника, безошибочно находит его и подносит к специалисту.</p>
    <subtitle>Второй этап дрессировки — <emphasis>основной</emphasis></subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Научить собаку обнаруживать по заданному запаху палочку основного помощника, находящуюся среди 9 аналогичных предметов вспомогательных помощников.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка</emphasis></strong>. Защищенный от ветра ровный, чистый и с наименьшим количеством отвлекающих раздражителей участок местности (постоянный на весь период дрессировки). Собака хорошо выгуляна. На первых занятиях рядом с дрессировщиком находится 2–3 помощника, один из которых основной, а остальные вспомогательные. Они имеют с собой палочки из расчета 8–12 штук на подход (в дальнейшем их количество постепенно увеличивается).</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик сажает собаку у левой ноги и 3–4 раза выполняет с ней упражнение № 2 первого этапа дрессировки. При этом основной помощник бросает свои предметы на 2,5–3,0 метра вперед в то место, где в последующем всегда будут лежать палочки (вещи), предлагаемые собаке для выборки.</p>
    <p>После предварительной тренировки собаки по условию указанного упражнения один из вспомогательных помощников укладывает в то место, где лежит палочка основного помощника, две свои, после чего основной помощник, дав собаке обнюхать свою «свежую» палочку, подбрасывает ее к двум уже лежащим на земле палочкам. Затем он подходит к ним и выравнивает их пинцетом на одной линии с интервалом в 300–350 мм. Свой предмет он размещает вторым или третьим (считая от собаки). Завершив эти действия, помощник уходит в тыл исходного положения.</p>
    <p>Дрессировщик, убедившись, что учебное место подготовлено, подает собаке команду «нюхай, апорт» и жестом направляет ее к лежащим на земле предметам. Если животное безошибочно находит и поднимает искомую палочку (а именно так, как правило, оно и происходит), кинолог, дождавшись полного завершения собакой приема «апортировка», поощряет ее командой «хорошо» и поглаживанием.</p>
    <p>Если же собака попытается взять палочку вспомогательного помощника, дрессировщик тут же подает команду «фу», а затем — «нюхай, апорт». Упражнение повторяется несколько раз. При этом все палочки, побывавшие в пасти собаки, с места выборки изымаются. На их место кладутся новые.</p>
    <p>Постепенно количество предметов, которые раскладываются перед собакой вспомогательным помощником, доводится до десяти. Постоянное исходное положение дрессировщика с собакой перед выборкой — на одной линии с выборочным рядом предметов, в 3 метрах от ближайшего из них.</p>
    <p>По мере того, как у животного выработается динамический стереотип, который включает в себя движение к лежащим на земле палочкам, обнюхивание их, нахождение по запаху искомой и поднос ее к дрессировщику, подброска предметов основного помощника на место выборки прекращается, а команда «нюхай, апорт» заменяется на команду «нюхай».</p>
    <p>Занятия с привлечением двух помощников (основного и вспомогательного) проводятся до тех пор, пока у собаки не выработается стойкий условный рефлекс поиска по запаху предмета основного помощника и аккуратного ее обнюхивания.</p>
    <p>Как только нужный результат достигнут, количество палочек, предлагаемых собаке для выборки, доводится до трех. Но теперь каждая их них является источником индивидуального запаха одного из помощников: одна — основного (на искомой палочке) и две последующих — вспомогательных (по одному на каждой из палочек). Через некоторое время, исходя из результатов дрессировки, к ним постепенно следует добавлять предметы, несущие на себе запахи других вспомогательных помощников, при этом численность этих палочек доводится до девяти.</p>
    <p>Независимо от того, на каком этапе находится процесс дрессировки, каждое очередное занятие целесообразно начинать с упражнения № 2 первого этапа дрессировки, повторяя его 3–4 раза.</p>
    <p>Использованные предметы всегда необходимо убирать в одно и то же место, что позволяет исключить возможность их повторного применения.</p>
    <p>По мере их накопления они должны уничтожаться.</p>
    <p>Задача считается решенной, если собака быстро и безошибочно, не отвлекаясь, находит по запаху среди десяти лежащих на земле предметов искомый, осторожно его поднимает и подносит к дрессировщику.</p>
    <subtitle>Третий этап дрессировки — заключительный</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Довести у собаки условный рефлекс «выборка вещи» до навыка.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Участок местности прежний, собака хорошо выгуляна. Рядом с дрессировщиком находится до 10 помощников с различными предметами (вещами), пригодными для апортирования и имеющими запах только того лица, в чьих руках они находятся (расчет: 8–12 вещей на подход). Один из помощников основной, а остальные — вспомогательные.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> В начале занятия кинолог 3–4 раза выполняет с собакой упражнение № 2 первого этапа дрессировки. При этом основной помощник подбрасывает для выборки не палочку, как это было раньше, а один из имеющихся у него предметов (вещей). При условии, на каждый бросок — новая вещь.</p>
    <p>После выполнения этого подготовительного упражнения основной и два вспомогательных помощника раскладывают на месте выборки по одной своей вещи, причем размещают их на одной линии с интервалом в 300–350 мм друг от друга. Искомая вещь кладется второй или третьей (считая от собаки).</p>
    <p>Дрессировщик, дав собаке обнюхать вещь основного помощника или его руку, подает ей команду «нюхай» и жестом направляет к лежащим на земле предметам. Если животное безошибочно находит искомую вещь и, взяв ее, подносит к хозяину (а именно так, как правило, оно и происходит), последний поощряет ее командой «хорошо» и поглаживанием. Если же собака пытается взять вещь вспомогательного помощника, дрессировщик тут же подает ей команду «фу», а затем сразу — «нюхай». Упражнение повторяется несколько раз. При этом все вещи, побывавшие в пасти собаки, с выборочной площадки изымаются. На их место кладутся новые. Перед очередным повторением упражнения основной помощник кладет свой предмет на новое место.</p>
    <p>Постепенно количество вещей вспомогательных помощников на месте выборки увеличивается до девяти, при этом каждый из них кладет на землю только один из своих предметов.</p>
    <p>По мере того, как в действиях собаки появятся четкость и безотказность, а количество ее ошибок будет сведено к нулю, в систему занятий вносятся определенные дополнения. На каждом третьем занятии при выполнении упражнения № 2 первого этапа дрессировки животное начинают приучать к трехразовому повторению обнюхивания вещи основного помощника или его руки. Делается это следующим образом: дрессировщик берет помощника за запястье его правой руки и подводит его к носу собаки для обнюхивания его ладони или зажатой в ней вещи. Затем, после паузы в 35–40 секунд, он вновь заставляет собаку принюхаться. Эти действия повторяются трижды. После третьего обнюхивания ладони или предмета собака сразу же посылается на выборку.</p>
    <p>Добившись от животного стабильных результатов в работе на одном и том же месте, кинолог приступает к проведению тренировок на самых различных участках местности, в том числе и с наличием на них отвлекающих раздражителей. Теперь собаку пускают на выборку не только вдоль линии расположения вещей, но и поперек ее.</p>
    <p>Порядок раскладки вещей также периодически меняется, они размещаются на площадке 100х100 см либо в линию, либо беспорядочно.</p>
    <p>Задача считается решенной, если собака в любых условиях четко и безошибочно находит по запаху среди десяти предметов искомую вещь, аккуратно берет и подносит ее к дрессировщику, при этом в метре от него садится и удерживает вещь в пасти до команды «дай».</p>
    <subtitle>Основные (ключевые) правила методики</subtitle>
    <p>1. Выработка у собаки навыка «выборка вещи» обязательно должна начинаться с ее приучения к тщательному обнюхиванию каждого, подносимого к собаке предмета.</p>
    <p>2. С первых занятий работа только с запахом помощника и полный отказ от каких-либо действий с запахом хозяина.</p>
    <p>3. Наличие в течение всего занятия только одного, основного помощника.</p>
    <p>4. 8–12-разовое повторение очередного упражнения в каждом подходе.</p>
    <p>5. Обязательная апортировка собакой вещи основного помощника в начале каждого занятия.</p>
    <p>6. Обеспечение постоянного места для занятий.</p>
    <p>7. Только одноразовое использование палочек на занятиях.</p>
    <p>8. Обязательное трехразовое обнюхивание собакой руки (вещи) основного помощника в том случае, если в начале занятия кинолог не проводит повторение упражнения «апортировка».</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Вариант 1</strong></p>
    <image l:href="#i_045.png"/>
    <p><strong>Вариант 2</strong></p>
    <image l:href="#i_046.png"/>
    <subtitle>Рис. 26. Расположение специалиста с собакой и размещение палочек (вещей) во время проведения выборки</subtitle>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 11</p>
     <p>МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ СОБАК К ВЫБОРКЕ ЧЕЛОВЕКА ПО ЗАПАХУ ВЕЩИ</p>
    </title>
    <subtitle>Общие положения</subtitle>
    <p>Прием специального цикла дрессировки собак «Выборка человека по запаху вещи» в чистом виде, как таковой, в практике органов внутренних дел и внутренних войск встречается крайне редко, но, тем не менее, его роль и значение в системе общей подготовки розыскных собак, особенно к работе по следу, достаточно велики. Накопленный в органах и войсках МВД России опыт свидетельствует, что собаки, четко работающие по выборке человека, в период работы по следу, как правило, на посторонние запахи не отвлекаются и на чужие следы не переключаются. А это очень важно.</p>
    <p>Предлагаемая ниже методика подготовки собак к выборке человека по запаху вещи существенно отличается от всех уже имеющихся, ибо предусматривает для реализации своей программы наличие и использование специально оборудованной площадки, которая и обеспечивает ей соответствующие преимущества:</p>
    <p>1. Для реализации 80 процентов всей программы поданной методике необходимы всегда два помощника.</p>
    <p>2. Площадка позволяет заниматься с собакой без поводка.</p>
    <p>3. По данной методике можно дрессировать любую злобную собаку, не опасаясь при этом покусов помощников и посторонних.</p>
    <p>4. Площадка обеспечивает изоляцию собаки на время дрессировки от посторонних зрительных и, в некоторой степени, запаховых раздражителей.</p>
    <p>5. Настоящая площадка является своеобразным пусковым механизмом, который создает у животного настрой на строго определенную деятельность и тем самым способствует ускоренной выработке у него необходимых условных рефлексов.</p>
    <p>6. Через посредство работы со стойками и «манекенами» на площадке осуществляется постепенный, плавный и совершенно незаметный для собаки переход к спокойному восприятию ею сложного комплексного раздражителя — человека.</p>
    <p>7. Использование металлических стоек позволяет исключить возможность приобретения собакой нежелательного условного рефлекса в виде напрыгивания передними лапами на стоящих в строю людей.</p>
    <p>8. Размещение стоек на площадке обеспечивает быструю выработку у собаки условного рефлекса прямолинейного движения вдоль строя.</p>
    <p>9. Наличие этих стоек дает возможность приучить собаку обнюхивать стоящих в строю людей на уровне кистей рук, опущенных вниз.</p>
    <p>10. На площадке можно заниматься с собакой круглосуточно, в любое время года и при любой погоде.</p>
    <p>Данная методика включает в себя шесть этапов, первые четыре из которых обеспечиваются всего двумя помощниками: основным и вспомогательным.</p>
    <p><strong>Основной помощник — </strong>это помощник, работающий только с основной стойкой (стойка с зажимами), и являющийся для дрессируемой собаки источником искомого запаха. При нем всегда находится не менее пяти учебных курток (рубашек), впитавших в себя его запах.</p>
    <p><strong>Вспомогательный помощник — </strong>это помощник, работающий только с вспомогательными стойками (девять стоек без зажимов) и находящимися на них вещами.</p>
    <p>Касание основным помощником вспомогательных стоек и находящихся на них вещей, а равное этому и касание вспомогательным помощником рабочей стойки и находящихся на ней вещей, недопустимо.</p>
    <p>В течение всего занятия основной помощник не меняется. В случае его замены очередное занятие проводится не раньше, чем через три часа. При этом помощник, которого заменили, больше к занятиям не привлекается.</p>
    <p>В отдельных случаях для облегчения работы собаки на первых этапах дрессировки допускается опрыскивание вещей вспомогательного помощника резко пахнущими растворами (например, двухпроцентным раствором хлора). Все это должно делаться за пределами площадки.</p>
    <p>В процессе дрессировки применяются раздражители:</p>
    <p><strong>— условные:</strong> <emphasis>основные — </emphasis>команда «нюхай» и жест — выбрасывание правой руки в направлении группы людей (стоек, «манекенов»); <emphasis>вспомогательные — </emphasis>команды:</p>
    <p>«апорт», «дай», «фу», «сидеть», «хорошо»;</p>
    <p><strong>— безусловные:</strong> помощник, «манекен», стойки, одежда, лакомство, поглаживание. Рефлекс вырабатывается на базе поисково-обонятельной реакции. К отработке приема приступают после приобретения собакой навыков апортировки и обнюхивания предлагаемых дрессировщиком предметов.</p>
    <subtitle>Первый этап дрессировки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки безошибочного нахождения по заданному запаху среди одежды, развешанной на трех поднятых до предела вверх стойках, искомой вещи (куртка, рубашка и т. п.) и подноски ее к дрессировщику.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> На площадке для подготовки собак к выборке человека и вещи все стойки должны быть пустыми и находиться в крайнем нижнем положении (рис. 26). Дрессировщик с собакой стоит на позиции № 3. Перед ним лежит куртка (рубашка) с запахом основного помощника. Два помощника: основной и вспомогательный — находятся вне площадки — рядом с руководителем занятия. Основной помощник имеет при себе не менее пяти учебных курток (рубашек), впитавших в себя его запах.</p>
    <image l:href="#i_047.png"/>
    <subtitle>Рис. 27. Площадка для подготовки собак к выборке человека и вещи</subtitle>
    <p><strong>1–10 — места размещения стоек («манекенов»)</strong></p>
    <p><strong>3–10 — позиции дрессировщика с собакой, с которых начинается выполнение упражнения</strong></p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик поднимает лежащую перед ним куртку (рубашку) и дает собаке ее обнюхать. Затем он бросает куртку (рубашку) в район первых трех стоек. Выждав 5–10 секунд, дрессировщик, одновременно командой «апорт» и жестом, указывающим направление движения, посылает собаку за брошенным предметом. При этом она должна четко и в полном объеме выполнить прием «апортировка». Для лучшего запоминания животным запаха основного помощника данный прием повторяется 3–4 раза. Тренировка должна завершаться тем, что дрессировщик, бросив в очередной раз куртку (рубашку) в район первых трех стоек, уводит собаку в специально отведенное для нее место — вольер.</p>
    <p>После этого на площадку выходят помощники. Вспомогательный помощник кладет в 40–50 см от лежащей на полу вещи основного помощника свою куртку (рубашку), которую, при необходимости, можно предварительно опрыснуть резко пахнущим раствором. Затем основной помощник укладывает возле позиции № 3 какой-либо небольшой предмет (палку, тряпку и т. п.) с его запахом. Закончив эту работу, они покидают площадку.</p>
    <p>Кинолог выводит собаку на позицию № 3, сажает ее у левой ноги, поднимает оставленный основным помощником предмет и дает собаке его обнюхать. Затем, подав команду «нюхай, апорт», он жестом посылает животное к лежащим возле стоек курткам (рубашкам). Собака должна взять в зубы вещь со знакомым ей уже запахом основного помощника и поднести ее к хозяину. Если она попытается взять вещь вспомогательного помощника, дрессировщик в угрожающем тоне подает команду «фу», а затем более мягко — «нюхай, апорт». Поднесенную собакой куртку (рубашку) основного помощника дрессировщик тут же забирает, а ее поощряет. Затем он вновь возвращает данную вещь в район первых трех стоек, однако собаку за ней не посылает, а ставит в вольер.</p>
    <p>На площадке вновь работают помощники. По указанию руководителя занятия, основной помощник расправляет брошенную дрессировщиком куртку (рубашку) и обновляет запах на предмете, предназначенном для первоначального обнюхивания собакой. Вспомогательный добавляет к двум уже лежащим возле стоек курткам (рубашкам) еще одну свою. После их удаления с площадки, на позицию № 3 выходит дрессировщик со служебной собакой и заново повторяет предыдущие действия. Закончив выполнять упражнение, он отправляет собаку в вольер. Как только специалист покидает место занятия, повторно на площадку возвращаются помощники, которые, под управлением руководителя занятия, осуществляют указанные выше мероприятия. Сигналом окончания их работы является уход помощников с учебного места, что дает основание дрессировщику вновь повторить отрабатываемое собакой упражнение. Кинолог вновь выводит собаку на позицию № 3 и повторяет с ней все предыдущие действия.</p>
    <p>После каждого повторения, в то время, когда служебная собака находится в вольере, помощники меняют куртки (рубашки) местами. Вещь основного помощника периодически заменяется на «свежую». После нескольких подобных повторений помощники начинают развешивать куртки (рубашки) настойках, одновременно они постепенно поднимают их до крайнего верхнего положения. При этом вещь основного помощника крепится на определенной для этого стойке с помощью зажимов, а вспомогательного — на всех других стойках путем одевания на перекладины. Все куртки (рубашки) застегиваются на пуговицы (замки, крючки). Перед началом каждого упражнения помощники меняют стойки, переставляя их в другие гнезда, при этом вещи не снимаются. Постепенно команда «нюхай, апорт» заменяется дрессировщиком на просто «нюхай».</p>
    <p>Задача считается решенной, если собака с первого пуска, ориентируясь по заданному запаху, безошибочно обнаруживает и подносит к дрессировщику искомую куртку (рубашку) основного помощника, находящуюся среди аналогичных вещей, развешанных на трех поднятых до предела вверх стойках.</p>
    <subtitle>Второй этап дрессировки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки безошибочного нахождения по заранее заданному запаху среди вещей, развешанных на десяти поднятых до предела вверх стойках, искомой куртки и подноски ее к дрессировщику.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка</emphasis></strong>. На площадке для подготовки собак к выборке человека и вещи устанавливаются первые три стойки, среди которых и основная, все они находятся в крайнем верхнем положении. На каждой их них развешаны вещи. Дрессировщик с собакой стоит на позиции № 3. Перед ним лежит предмет с запахом основного помощника. Помощники (основной и вспомогательный) находятся вне площадки — рядом с руководителем занятия. Основной помощник имеет при себе не менее пяти комплектов курток (рубашек) с его запахом; вспомогательный — семь.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик поднимает лежащий перед ним предмет основного помощника и дает собаке его обнюхать. Затем, одновременно с командой «нюхай», он жестом указывает ей направление движения и посылает к стойкам. Собака должна подбежать к стойкам, обнюхать развешанные на них вещи, найти согласно заданному запаху искомую куртку (рубашку), осторожно взять ее зубами и, вытянув из-под зажимов, поднести к дрессировщику. В свою очередь, он должен забрать у собаки вещь, а ее поощрить и только после этого поставить животное в вольер.</p>
    <p>Сразу после указанных действий вспомогательный помощник устанавливает в крайнем верхнем положении еще одну стойку (четвертую) и вешает на нее куртку (рубашку). Одновременно основной помощник возвращает только что найденную собакой вещь под зажимы основой стойки и обновляет запах на предмете для обнюхивания. В заключение они меняют местами основную и одну из вспомогательных стоек. По окончании работы помощников дрессировщик выводит собаку на позицию № 4 и повторяет с ней все предыдущие действия, после которых он вновь возвращает животное в вольер.</p>
    <p>В перерывах между упражнениями, в то время, когда собака находится в вольере, помощники регулярно меняют местами основную и одну из вспомогательных стоек. Помимо этого, основной помощник систематически обновляет запах на предмете для обнюхивания и периодически заменяет старую искомую вещь на «свежую». Постепенно количество стоек вспомогательным помощником доводится до девяти.</p>
    <p>Задача считается выполненной в том случае, если собака с первого пуска, ориентируясь по заданному запаху, безошибочно находит среди других вещей, размещенных на десяти поднятых до предела вверх стойках, нужную куртку (рубашку) и подносит ее к дрессировщику.</p>
    <subtitle>Третий этап дрессировки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки безошибочного обнаружения по заданному запаху искомой куртки (рубашки), находящейся на одном из трех «манекенов», и подноски ее к дрессировщику.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> На площадке для подготовки собак к выборке человека и вещи устанавливаются первые три стойки, при этом они должны находиться в крайнем верхнем положении, в том числе и основная. На них вешаются вещи. Дрессировщик с собакой находится на позиции № 3. Перед ним лежит предмет с запахом основного помощника. Сами помощники (основной и вспомогательный) находятся вне площадки — возле руководителя занятия. Основной имеет при себе не менее пяти учебных курток (рубашек) с его запахом, а также брюки с веревочными подтяжками и шапку-ушанку; вспомогательный — две куртки (рубашки), двое брюк с веревочными подтяжками и две шапки-ушанки.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик поднимает лежащий перед ним предмет, оставленный основным помощником, и дает собаке его обнюхать. Затем, одновременно командой и жестом, посылает животное к стойкам. Собака должна обнюхать вещи, найти по заданному запаху искомую куртку (рубашку) и, вытянув ее осторожно из-под зажимов, поднести к дрессировщику. В свою очередь, он забирает у собаки вещь, а ее поощряет и ставит в вольер.</p>
    <p>Сразу после этого помощники меняют местами основную стойку с одной из вспомогательных. На одну из них вешают брюки. Поднесенную ранее собакой куртку (рубашку) возвращают на прежнее место — под зажимы основной стойки. Обновляют запах на предмете для обнюхивания. Закончив выполнять поставленную задачу, помощники уходят.</p>
    <p>Дрессировщик снова выводит собаку на позицию № 3 и повторяет с ней предыдущие упражнения, по окончании которых он ставит собаку в вольер.</p>
    <p>Помощники снова меняют местами основную стойку с одной из вспомогательных. На вторую вспомогательную стойку тоже вешают брюки. Поднесенную ранее собакой вещь возвращают на прежнее место — под зажимы основной стойки. Обновляют запах на предмете для обнюхивания. Закончив работу, помощники уходят.</p>
    <p>Специалист повторно выводит собаку и заставляет ее выполнить предыдущие действия.</p>
    <p>После каждого выполнения собакой данного упражнения вспомогательный помощник добавляет на свои стойки по одной из находящихся у него вещей — брюки или шапку. Как только обе эти стойки будут полностью укомплектованы вещами и станут похожими на «манекены», к подобному комплектованию своей стойки постепенно приступает основной помощник.</p>
    <p>Каждый раз по окончании собакой очередного упражнения, основная и одна из вспомогательных стоек обязательно меняются местами, а запах на предмете для обнюхивания обновляется. Искомая вещь периодически меняется на «свежую».</p>
    <p>На этом этапе дрессировки все упражнения выполняются с позиции № 3.</p>
    <p>Задача считается выполненной в том случае, если собака с первого пуска, ориентируясь по заданному запаху, безошибочно находит искомую куртку (рубашку), размещенную на одном из трех «манекенов», и подносит ее к специалисту.</p>
    <subtitle>Четвертый этап дрессировки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки безошибочного нахождения по заданному запаху искомой куртки (рубашки), размещенной на одном из десяти «манекенов», и подноски ее к дрессировщику.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> На площадке для подготовки собак к выборке человека и вещи первые три стойки, среди которых и основная, укомплектованы соответственно шапками-ушанками, куртками (рубашками) и брюками. Внешне они напоминают «манекены». Дрессировщик с собакой находится на позиции № 3. Перед ним лежит предмет с запахом основного помощника. Помощники (основной и вспомогательный) располагаются вне площадки — рядом с руководителем занятий. Основной помощник имеет при себе не менее пяти курток (рубашек), впитавших в себя его запах; вспомогательный — по семь штук шапок-ушанок, курток (рубашек) и брюк.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик поднимает лежащий перед ним предмет и дает собаке его обнюхать. Затем, одновременно командой и жестом, он посылает животное к «манекенам». Собака должна обнюхать «манекены», найти по заданному запаху искомую вещь, осторожно взять ее зубами и, вытянув из-под зажимов, поднести к дрессировщику. Специалист забирает у собаки принесенную куртку (рубашку), поощряет животное и ставит в вольер.</p>
    <p>После этого помощники меняют местами основной «манекен» и один из вспомогательных. А также устанавливают еще один вспомогательный (третий по счету) «манекен». Поднесенную собакой вещь возвращают под зажимы основной стойки и, конечно, обновляют запах на предмете для обнюхивания.</p>
    <p>Дрессировщик выводит собаку на позицию № 4 сразу после убытия помощников с площадки. Повторив с ней упражнение, он вновь возвращает животное в вольер.</p>
    <p>Увеличение количества «манекенов» на одну единицу производится вспомогательным помощником регулярно по окончании выполнения кинологом очередного упражнения. При этом основной «манекен» и один из вспомогательных обязательно меняются местами, а запах на предмете для обнюхивания обновляется. Поднесенная собакой вещь возвращается под зажимы основного «манекена». Искомая куртка (рубашка) периодически меняется на «свежую».</p>
    <p>Перед началом каждого повторения дрессировщик с собакой занимает исходную позицию, порядковый номер которой должен соответствовать общему количеству задействованных в данном упражнении «манекенов».</p>
    <p>Задача считается выполненной в том случае, если собака с первого пуска, ориентируясь по заданному запаху, безошибочно находит искомую куртку (рубашку), размещенную на одном из десяти «манекенов», и подносит ее к дрессировщику.</p>
    <subtitle>Пятый этап дрессировки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки безошибочного нахождения по заданному запаху искомого человека, стоящего в шеренге из трех помощников, и вытягивания его из строя за одежду.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Дрессировщик с собакой располагается на позиции № 3 площадки для подготовки служебных собак к выборке человека и вещи. Первые три стойки имеют вид «манекенов, среди которых и основная. Перед ним лежит предмет с запахом основного помощника. Три помощника: основной и два вспомогательных — находятся вне площадки — рядом с руководителем занятий. Основной помощник имеет при себе не менее пяти курток (рубашек), впитавших в себя его запах.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировщик поднимает лежащий перед ним предмет и дает собаке его обнюхивать. Затем, одновременно командой и жестом, он посылает животное к «манекенам». Собака должна подбежать к ним, обнюхать и найти по заданному запаху искомую вещь, осторожно взять ее зубами и, вытянув из-под зажимов, поднести к хозяину. В свою очередь, дрессировщик обязан забрать у собаки принесенную куртку (рубашку), а животное поощрить и только после этого поставить его в вольер.</p>
    <p>Сразу, как только собаку убрали с площадки, к работе приступают помощники. От них требуется поменять местами основной «манекен» и один из вспомогательных. Поднесенную собакой вещь возвращают под зажимы основного «манекена». Выполнив данную задачу, один из вспомогательных помощников убирает с площадки свой «манекен» и сам занимает его место, предварительно проследив, чтобы на ней никого больше не было. Дрессировщик выводит собаку на позицию № 3 и повторяет с ней предыдущее упражнение, а затем он вновь возвращает животное в вольер.</p>
    <p>В период, когда собака отсутствует на площадке, основной помощник возвращает поднесенную собакой куртку (рубашку) под зажимы основного «манекена» и обновляет запах на предмете для обнюхивания. Второй вспомогательный помощник убирает свой «манекен» с учебного места и сам занимает его место. При этом первый из вспомогательных помощников меняет местами основной «манекен» и на освободившееся от него место становится сам.</p>
    <p>Дрессировщик в очередной раз выводит собаку на позицию № 3 и требует от нее повторить предыдущие действия. Если животное выполнило упражнение, его поощряют и ставят в вольер.</p>
    <p>Теперь на площадку выходит основной помощник. Он обновляет запах на предмете для обнюхивания, убирает свой «манекен» с площадки и сам занимает его место. Другие помощники, которые уже стояли на учебном месте, меняются местами. Основной помощник поднимает на уровень груди «свежую» куртку (рубашку), тем самым имитируя ее размещение на «манекене».</p>
    <p>Дрессировщик выводит собаку на позицию № 3 и заставляет повторить ее предыдущие действия. Как только она, в очередной раз, обнаружит вещь и потянет за нее, помощник тут же разжимает пальцы и отдает куртку животному. Поднесенную собакой вещь кинолог забирает, а само животное поощряет и ставит в вольер. Сразу после этого помощники меняются местами, а запах на предмете для обнюхивания обновляется. Искомая куртка (рубашка) периодически меняется на «свежую».</p>
    <p>Это упражнение повторяется несколько раз до приобретения собакой первичного рефлекса. Как только он появился, основной помощник обновляет еще раз запах на предмете для обнюхивания, а затем надевает непосредственно на себя искомую куртку (рубашку), при этом обязательно застегивает ее на все пуговицы (замки, крючки). Убедившись, что помощник готов, дрессировщик пускает собаку на выборку.</p>
    <p>В ходе выполнения этого упражнения, собака должна найти искомую куртку (рубашку) и, взяв зубами, потянуть ее на себя, как бы вытягивая из зажимов, помощник незамедлительно реагирует на это и выходит из строя в ту сторону, куда его вытягивает животное. В это время дрессировщик быстро подходит к собаке, подает команду «дай» и забирает у нее помощника, после чего поощряет животное и ставит его в вольер.</p>
    <p>Задача считается выполненной в том случае, если собака с первого пуска, ориентируясь по заданному запаху, безошибочно находит искомого человека, стоящего в шеренге из трех помощников, и вытягивает его из строя за одежду.</p>
    <subtitle>Шестой этап дрессировки</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки безошибочного нахождения по заданному запаху искомого человека, находящегося в шеренге из десяти помощников, и вытягивания его из строя за одежду.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> На площадке для подготовки собак к выборке человека и вещи вместо первых трех стоек располагаются три помощника: основной и два вспомогательных. Дрессировщик с собакой стоит на позиции № 3. Перед ним лежит предмет с запахом основного помощника. Возле руководителя занятия за пределами площадки находятся семь вспомогательных помощников. Недалеко от них уложены не менее пяти курток (рубашек) с запахом основного помощника.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Кинолог поднимает лежащий перед ним предмет и дает собаке его обнюхать. Затем, одновременно командой и жестом, он посылает животное к помощникам. В соответствии с сигналом собака должна подойти к ним, обнюхать и по заданному ей запаху найти искомого человека, осторожно взять его зубами за одежду и вытянуть из строя. Дрессировщик забирает помощника, собаку поощряет и ставит в вольер.</p>
    <p>Пока служебная собака отсутствует на учебном месте, на площадку заходит и встает на место № 4 еще один вспомогательный помощник. В это время основной помощник, предварительно обновив свой запах на предмете для обнюхивания, меняется местами с одним из вспомогательных.</p>
    <p>Дрессировщик, убедившись в правильности их действий, выводит собаку на позицию № 4 и повторяет с ней предыдущее упражнение.</p>
    <p>После каждого удачного повторения собакой указанного упражнения количество вспомогательных помощников в строю увеличивается на одного человека. Запах на предмете для обнюхивания регулярно обновляется. Основной помощник каждый раз меняется местами с одним из вспомогательных, также он периодически меняет свою учебную куртку (рубашку) на «свежую».</p>
    <p>Задача считается выполненной в том случае, если собака с первого пуска, ориентируясь по заданному запаху, безошибочно находит искомого человека, стоящего в шеренге из десяти помощников, и вытягивает его за одежду.</p>
    <p>В дальнейшем совершенствование выработанного рефлекса «Выборка человека по запаху вещи» до навыка производится вне предела площадки.</p>
    <p>Дрессировщик, помни! Независимо от того, на каком бы этапе ни находился процесс дрессировки, каждое очередное занятие с собакой всегда должно начинаться с 3–4-разового выполнения за пределами площадки приема «апортировка», в котором подносимая животным вещь имеет запах основного помощника.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 12</p>
     <p>МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ СОБАК ДЛЯ ПОИСКА НАРКОТИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ</p>
    </title>
    <subtitle>Общие положения</subtitle>
    <p>Выявлено, что запахи наркотических веществ являются для собак на первых занятиях индифферентными (безразличными). Для выработки условного рефлекса на запах наркотического вещества необходимо, чтобы его было не менее 10 миллиграмм. Этого количества наркотика достаточно, чтобы запах был воспринят обонятельным анализатором собаки как в чистом виде, так и в смеси с отвлекающими веществами. Выработку необходимых условно-рефлекторных связей на запахи наркотика следует начинать не на комплексе запахов искомого вещества и человека, а на чистый запах вещества, поскольку он, как индифферентный раздражитель, первоначально будет в значительной степени подавляться запахом человека. Это может привести к образованию нежелательных связей, следовательно, к ошибкам в работе. Поэтому при работе с предметами требуется особая аккуратность: на руках должны быть резиновые перчатки, а все предметы с запахом наркотических веществ необходимо брать только специальным пинцетом.</p>
    <p>Подготовка наркорозыскных собак не должна базироваться на кормлении их наркотическими веществами с целью сделать их «наркоманами» для активного и заинтересованного поиска наркотика. Тончайшая аналитическая деятельность центральной нервной системы собаки не только не нуждается в наркотизации, но и будет ею разрушена.</p>
    <p>Кратковременное же вдыхание запахов наркотиков в целом на физиологическое состояние собаки не влияет. Именно на этом принципе и основана методика подготовки собак.</p>
    <p>Подготовка наркорозыскных собак заключается в выработке у собак в процессе дрессировки навыка активного, заинтересованного поиска и обнаружения предметов с запахом наркотических средств, спрятанных и ухищренно замаскированных в транспортных средствах, грузах, багаже и почтовых отправлениях, обозначения обнаруженных веществ своим поведением (посадкой, царапаньем лапами предметов, подачей голоса и т. д.).</p>
    <p>В процессе дрессировки применяются раздражители:</p>
    <p><strong>— условные:</strong> <emphasis>основные — </emphasis>команда «ищи» и жест рукой в направлении поиска; <emphasis>вспомогательные — </emphasis>команды «апорт», «дай», «хорошо»; <emphasis>дополнительные — </emphasis>команды «голос», «сидеть», «копай».</p>
    <p><strong>— безусловные раздражители:</strong> наркотическое вещество, лакомство, поглаживание. Навык вырабатывается на базе обонятельно-поисковой и пищевой реакциях. Основные методы дрессировки — контрастный и игровой.</p>
    <subtitle>Требования, предъявляемые к отбору собак</subtitle>
    <p>При подготовке собак для поиска наркотических веществ могут быть использованы различные породы. У собак любой породы может быть выработана условная связь на поиск наркотических веществ по их запахам. Отбор предполагает определение у собак тех качеств, которые обеспечивают успешную подготовку и эффективное применение их на специальной службе. На основании литературных данных, экспериментальных исследований и отзывов с мест практической подготовки и применения собак разработаны следующие основные требования, предъявляемые к отбору:</p>
    <p>1. Возраст 6–12 месяцев (можно проводить переподготовку и патрульно-розыскных собак не старше 3 лет, при условии знания кинологом специфики работы с наркотиками, правил дрессировки собак и соблюдения основных положений предлагаемой методики).</p>
    <p>2. Сильный, уравновешенный, подвижный тип ВНД.</p>
    <p>3. Хороший шерстный покров с обильным подшерстком, хорошо развитая мускулатура и крепкий костяк, правильный постав конечностей, крепкий сухой тип конституции, крепкие зубы с правильным прикусом, должна соответствовать стандарту породы и не иметь пороков, препятствующих ее служебному использованию.</p>
    <p>4. Хорошо развитый слух, зрение, обоняние, должна быть заинтересованной в апортировке.</p>
    <subtitle>Материальные средства, необходимые для дрессировки наркорозыскных собак и требования, предъявляемые к ним</subtitle>
    <p>Для дрессировки собак по поиску и обнаружению наркотических веществ необходимы:</p>
    <p>1. Наркотические вещества (марихуана, опий, героин, кокаин и т. д.).</p>
    <p>2. Чемоданы различных размеров, сумки, портфели, посылочные ящики, целлофановые пакеты.</p>
    <p>3. Анатомические весы с разновесами.</p>
    <p>4. Различные апортировочные предметы.</p>
    <p>5. Набор продуктов (колбаса, булочные изделия, конфеты, печенье, мясо).</p>
    <p>Для отработки навыка поиска наркотических веществ целесообразно на первых порах использовать в качестве апортировочных предметов мешочки размером 50х100 мм, сшитые из ткани, хорошо пропускающей воздух, или деревянные палочки, пропитанные марихуаной (опием-сырцом).</p>
    <p>В сшитый мешочек закладывается наркотическое вещество, после чего он зашивается. Изготовленная таким образом закладка кладется в другой мешочек, сшитый из брезентовой ткани размером 50х140 мм и используется как апортировочный предмет. Все мешочки нумеруются и подлежат количественному учету. Есть и другой способ использования такой закладки. Она упаковывается в резиновую трубку с отверстиями по бокам и используется в качестве апортировочного предмета. Для изготовления трубок можно использовать резиновые шланги из плотной резины диаметром 2–3 мм, длиной 20–25 см. Концы трубки затыкают деревянными пробками. В изготовленную трубку с пробкой можно закладывать различные наркотические вещества или деревянные палочки, обработанные наркотиком. Удобство этого способа заключается в том, что, вынимая закладку с наркотическим веществом, резиновую трубку можно затем подвергать обработке с целью удаления следов слюны собаки и использовать повторно.</p>
    <p>Палочки рекомендуется изготавливать из древесины лиственных пород длиной 20–25 см, диаметром 2–3 см. Палочки предварительно выветривают на открытом воздухе 5–7 дней.</p>
    <p>Высушенный опий-сырец растирают в порошок в чистой фарфоровой ступке, затем ножом наносят тонким слоем на апортировочные предметы, после чего последние выдерживаются под паром до тех пор, пока опий-сырец не вберет в себя влагу и не расплывется по их поверхности в виде бурых пятен.</p>
    <p>Для приготовления 100 палочек необходимо 10 г опий-сырца. Для фиксации запаха марихуаны на деревянных палочках ее предварительно заваривают в кипятке, как крепкий чай.</p>
    <p>В полученной среде палочки выдерживают около 30 минут, а затем просушивают при комнатной температуре. Для обработки 100 палочек необходимо около 15 г марихуаны. Для приучения собак к обнаружению наркотиков в различной таре целесообразно использовать всевозможные флаконы, баночки, целлофановые и бумажные пакеты. Все манипуляции с флаконами и пакетами производятся в резиновых перчатках или двумя пинцетами с резиновыми наконечниками. В пакеты можно закладывать около 10 граммов наркотического вещества. Чтобы пакеты имели больший объем, их следует заполнить чистой ватой. Не имеющие повреждений пакеты и флаконы используются повторно. Использованные пакеты, резиновые трубки, флаконы, деревянные палочки отмываются от запаха рук и слюны собаки раствором каустической соды, споласкиваются водой с раствором марган-цово-кислого калия (марганцовки), после чего снова ополаскиваются водой, проветривают и подвергают кварцевому облучению.</p>
    <subtitle>Первый этап дрессировки — начальный</subtitle>
    <p><strong>Задачи этапа:</strong></p>
    <p>1. Научить собаку по команде «нюхай» обнюхивать предметы с запахом наркотических веществ, предлагаемые ей кинологом.</p>
    <p>2. Научить собаку апортировать предметы с запахом наркотических веществ. Задачи решаются в последовательном порядке.</p>
    <subtitle>Упражнение 1</subtitle>
    <p>Кинолог сажает собаку у левой ноги. Левой рукой обхватывает ей морду так, чтобы собака не могла открыть пасть и подносит к мочке ее носа правую руку с предметом, имеющим запах наркотического вещества (деревянная палочка, бумажный контейнер, матерчатый мешочек), подает команду «нюхай». Как только собака начнет активно принюхиваться, кинолог поощряет ее действия командой «нюхай», «хорошо, нюхай», а также поглаживанием и лакомством.</p>
    <p>Исходя из особенностей физиологии обоняния, собаке рекомендуется давать занюхивать предмет с запахом наркотика 3–5 раз продолжительностью 5–10 сек. с промежутком 10–15 сек. (в зависимости от индивидуальных особенностей обоняния собаки). За одно занятие выполняется 6–8 подходов по 3–5 повторений, в перерывах между подходами собаке предоставляется отдых 10–15 мин. или организуется преодоление препятствий, игра с предметом и другие элементы разгрузочной деятельности.</p>
    <p>В дальнейшем за активное обнюхивание наркотических средств собака поощряется только командой «хорошо» и поглаживанием.</p>
    <p>Главная цель данных упражнений на 1 этапе — ознакомление собаки с запахом для того, чтобы у нее установилась ассоциативная связь между показанным предметом (в данном случае наркотиком) и его запахом.</p>
    <p>Задача считается отработанной, когда собака по команде «нюхай» спокойно и тщательно обнюхивает любую вещь с запахом наркотика.</p>
    <subtitle>Упражнение 2</subtitle>
    <p>Участок местности с наименьшим количеством отвлекающих раздражителей. Собака хорошо выгуляна и находится в полуголодном состоянии. У кинолога при себе 6–8 палочек, пропитанных марихуаной или 2–3 матерчатых мешочка (5–10 г марихуаны).</p>
    <p>Кинолог сажает собаку у левой ноги, левой рукой зажимает ей морду, а правой рукой подносит апортировочный предмет к мочке носа собаки и дает команду «нюхай». После трехразового обнюхивания предмет бросают на виду у собаки на 5–10 м. Через 5–10 сек. дрессировщик подает ей команду «ищи, апорт». После выполнения собакой приема, кинолог поощряет ее командой «хорошо», поглаживанием и игрой предметом, содержащим наркотическое средство. Упражнение повторяется 6–8 раз.</p>
    <p>Когда апортировка предметами с запахом наркотиков станет любимым занятием собаки, кинолог постепенно начинает увеличивать интервал между броском и пуском собаки, а команда «апорт» заменяется на команду «ищи».</p>
    <p>Тренировка с увеличением интервала между броском апорта и пуском собаки дает возможность легко перейти к поиску замаскированного предмета, содержащего запах наркотика. Первоначально этот предмет прячется на близком расстоянии от места посыла собаки, а затем постепенно это расстояние увеличивается до 30 метров и более. За одно занятие выполняется 3–4 подхода по 6–8 повторений. Каждый раз, когда собака обнаружит предмет, кинолог должен поиграть с ней, пытаясь отнять найденный предмет.</p>
    <p>Задачу можно считать решенной, если собака по команде «ищи» активно ищет в траве (снегу, кустах, за складками местности) предметы с запахом наркотических средств и подносит их к кинологу.</p>
    <subtitle>Требования к организации занятий на первом этапе дрессировки собак</subtitle>
    <p>1. Занятия проводить не реже 3–4 раз в неделю продолжительностью 2–4 часа.</p>
    <p>2. Собака должна быть полуголодной.</p>
    <p>3. Выработку общедисциплинарных приемов у собак на этих занятиях не проводить.</p>
    <p>4. Контейнеры используются для закладки предметов с наркотиками только один раз, после чего они должны тщательно мыться, дезодорироваться, подвергаться кварцеванию.</p>
    <p>5. Собака обязательно должна брать и подавать кинологу запахоноситель наркотика, так как систематическое исключение из условно-рефлекторной цепи элемента подачи может привести к разрушению выработанного рефлекса поиска.</p>
    <p>6. Активизация работы собаки осуществляется посредством:</p>
    <p>— игры;</p>
    <p>— хорошего кормления;</p>
    <p>— ласкового обращения.</p>
    <subtitle>Второй этап дрессировки — основной</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Совершенствование условного рефлекса поиска различных пред-метов-запахоносителей наркотических веществ в разнообразных условиях. <strong>Во втором этапе вводятся следующие усложнения:</strong></p>
    <p>1. Поиск запахоносителей в чемоданах, сумках, посылках.</p>
    <p>2. Поиск запахоносителей на местности, в помещениях, грузах, транспорте.</p>
    <p>3. Увеличение количества закладок с наркотиком до 2–3 штук.</p>
    <p>4. Приучение собаки к досмотру предметов багажа при отсутствии в них запа-хоносителя с наркотиком.</p>
    <subtitle>Поиск наркотических веществ в чемоданах, сумках, посылках</subtitle>
    <p>Существуют два основных способа приучения собаки к поиску и обозначению спрятанного наркотического вещества в багаже.</p>
    <subtitle>Упражнение 1</subtitle>
    <p>На площадке размером 3 на 10 метров раскладываются 4–5 контейнеров (чемоданов, сумок и других предметов). Под один из контейнеров заранее делается зак-ладка. с наркотическим веществом так, чтобы край закладки на 1–2 мм выглядывал из-под контейнера. Давность закладки — до 3 минут.</p>
    <p>Кинологе собакой подходит к площадке и останавливается на расстоянии около 3 метров от нее. Определив направление ветра, он достает апортировочный предмет с запахом наркотического вещества и, дав его занюхать собаке, делает замах и имитирует бросок предмета в направлении контейнеров. Затем, незаметно спрятав апортировочный предмет, кинолог посылает собаку на поиск закладки командой «ищи» (собака находится на коротком поводке). Кинолог должен направить собаку на поиск закладки с наркотиком с подветренной стороны и добиться проверки собакой всех расставленных контейнеров. При обнаружении собакой закладки кинолог придавливает рукой или ногой искомый контейнер и, поощряя собаку командой «хорошо», добивается от нее лая или обозначения лапами. Как только собака залает или обозначит закладку лапами, кинолог отпускает контейнер и разрешает собаке достать апортировочный предмет, поощрив после этого собаку командой «хорошо» и (обязательно) игрой с найденным апортом.</p>
    <subtitle>Упражнение 2</subtitle>
    <p>Условия закладки такие же, как для первого способа.</p>
    <p>Кинолог с собакой выходит в исходное положение в 3 метрах от площадки с разложенными контейнерами. Дав собаке занюхать апортировочный предмет 2–3 раза, кинолог бросает его стоящему в начале площадки помощнику Помощник, поймав апортировочный предмет, с подветренной стороны ускоренным шагом обходит каждый контейнер по очереди и имитирует закладку.</p>
    <p>После этого основная задача — незаметно для собаки спрятать апортировочный предмет себе в карман или в другое место и уйти с площадки.</p>
    <p>Кинолог, взяв собаку на короткий поводок, посылает ее на поиск командой «ищи», добиваясь проверки собакой каждого контейнера. При обнаружении закладки кинолог действует так же, как при приучении собаки поиску наркотических веществ первым способом.</p>
    <p>Необходимо учесть, что второй способ не подходит для собаке преобладающими ориентировочной и активно-оборонительной реакциями поведения, так как в этом случае они будут сильно отвлекаться на помощника и искать его, а не закладку.</p>
    <p>На поиск спрятанных предметов собака посылается в обоих случаях командой «ищи», которая произносится сначала в полный голос в приказной интонации, затем вполголоса и, наконец, шепотом. Эту команду необходимо подавать только тогда, когда собака пускается на поиск наркотических веществ. В результате команда «ищи» для собаки становится условным сигналом к поиску наркотиков. С этого времени уже не требуется перед пуском собаке на поиск давать ей занюхивать наркотики или активизировать ее действия при помощи помощника: теперь достаточно только команды «ищи».</p>
    <p>По мере выработки у собаки стойкого условного рефлекса поиска предмета с запахом наркотических веществ, спрятанного под контейнер, вводятся следующие усложнения:</p>
    <p>— количество контейнеров увеличивают до 6–8 штук;</p>
    <p>— изменяются места закладки с наркотиками, сначала их прячут под крышку контейнера, а затем и вовнутрь (при размещении апортировочного предмета внутри контейнера давность закладки увеличивается до 8–10 минут);</p>
    <p>— пуск собаки на поиск наркотических веществ производится без поводка.</p>
    <subtitle>Особенности поиска наркотических веществ на местности</subtitle>
    <p>По заданию кинолога на заранее определенном избранном участке местности помощник разбрасывает 3 предмета с запахом наркотика. Через 10–15 минут после этого кинолог с собакой подходит к середине передней границы участка и сажает ее у левой ноги. Присоединив длинный поводок, он подает команду «ищи» жестом, посылающим собаку на обыск местности в направлении ближайшего предмета, и сам следует за ней, управляя поводком. Как только собака обнаружит и поднимет предмет, кинолог забирает его и поощряет собаку игрой с этим предметом и командой «хорошо», после чего кладет его в полиэтиленовый пакет. Затем это упражнение повторяется еще два-три раза.</p>
    <p>В том случае, если собака, обнаружив предмет, не поднимает его, то кинолог обязан посадить ее у этого предмета, поощрить командой «хорошо», а затем послать в направлении следующего предмета.</p>
    <p>Конечная цель этих действий — выработать у собаки условный рефлекс поиска и обозначение предметов с запахом наркотика. После окончания упражнения собаке предоставлять отдых 10–15 минут.</p>
    <p>На 4-часовом занятии упражнение повторяется до 6 раз. Впоследующем приучают собаку садиться у места обнаружения наркотического вещества и подавать голос. Для усложнений условий поиска необходимо использовать различные препятствия и естественные преграды, раскладывать предметы с наркотиками на лестнице, буме, на почве и других местах.</p>
    <p>Помимо этого, у собаки вырабатывается навык активного зигзагообразного поиска. Используются предметы разнообразной величины и формы, изменяется концентрация запаха наркотика, вещи прячут в камни, закапывают в землю и т. д.</p>
    <p>Для развития у собаки навыка пользоваться верхним чутьем часть закладок с наркотическими веществами следует делать на кустах, ветках невысоких деревьев и т. п. Сначала на уровне ее морды, затем выше, постепенно увеличивая высоту до предельной отметки.</p>
    <subtitle>Особенности поиска наркотических веществ в помещениях</subtitle>
    <p>Параллельно с обыском местности собак приучают к поиску наркотических веществ в различных помещениях. Этот прием можно разделить на две части:</p>
    <p>— первая — приучение к поиску наркотических веществ снаружи зданий;</p>
    <p>— вторая — приучение к поиску наркотических веществ внутри зданий. Приучение к поиску наркотических веществ снаружи здания следует начинать от его фундамента, постепенно увеличивая высоту закладки до уровня подоконника. Вследствие достаточной простоты данного приема ему отводится ограниченное количество времени, однако он обеспечивает мягкий переход к упражнению поиска внутри здания.</p>
    <p>Приучению собаки к поиску наркотического вещества внутри здания должны предшествовать подготовительные упражнения:</p>
    <p>— ознакомление со всевозможными помещениями и постепенное приучение к безразличному отношению к раздражителям, встречающимся в них;</p>
    <p>— приучение собаки подниматься на чердаки и спускаться в подвалы. Первоначально упражнение начинается с того, что кинолог подводит собаку к помещению, дает ей обнюхать предмет с запахом наркотика и на виду у собаки передает его помощнику, который прячет этот предмет в помещении. Затем помощник быстро выходит из помещения, после чего кинолог командой «ищи» посылает собаку в помещение на поиск спрятанного предмета. При обнаружении предмета с наркотиком специалист поощряет собаку командой «хорошо» и игрой с найденным предметом. Упражнение повторяется 5–6 раз за одно 4-часовое занятие. Если вначале предметы с запахом наркотика следует прятать в местах, доступных для собаки, то в дальнейшем рекомендуется их размещать таким образом, чтобы она не могла их достать. При обнаружении собакой места укрытия апорта кинолог сажает ее около предмета и командой «голос» вызывает проявление лая, затем поощряет собаку.</p>
    <p>На последующих занятиях необходимо добиваться от собаки, чтобы она самостоятельно садилась у обнаруженного апорта и подавала голос. Перед приучением собаки к обыску помещений у нее предварительно вырабатывается прием «отказ от корма».</p>
    <subtitle>Особенности поиска наркотических веществ в транспортных средствах</subtitle>
    <p>Первоначальные упражнения по приучению собаки к обыску транспортных средств сводятся к выработке у нее нейтрального отношения к легковым и грузовым машинам, а также поездам и самолетам. Для этого кинолог с собакой должен регулярно прогуливаться около них, подходить к ним, а также входить с собакой в машину, поезд, самолет. Если у нее проявляется боязнь к транспортному средству, специалист обязан успокоить животное.</p>
    <p>В том случае, если это не помогает, поступают следующим образом: возбудив собаку одной из ее любимых игрушек, на виду у нее бросают игрушку внутрь машины или под нее. Затем собаку посылают командой «апорт» за игрушкой, и как только она принесет ее, кинолог поощряет животное игрой, командой «хорошо» и поглаживанием.</p>
    <p>Только после того, как собака перестанет бояться различных транспортных средств, следует переходить к поиску наркотических веществ в транспортных средствах.</p>
    <p>Делается это следующим образом: кинолог подводит собаку к автомашине и дает собаке обнюхать апортировочный предмет. После этого помощник забирает предмет и на глазах у собаки прячет его где-нибудь в автомобиле так, чтобы она могла взять его самостоятельно.</p>
    <p>Кинолог подает команду «ищи» и посылает ее на поиск. Первоначально он производится на поводке, при этом специалист жестом указывает на различные места автомашины с тем, чтобы привлечь внимание собаки и заставить ее активно вести поиск.</p>
    <p>При обнаружении собакой предмета с запахом наркотика кинолог играете ней этим предметом. Данное упражнение повторяется 3–4 раза за одно 4-часовое занятие.</p>
    <p>По мере закрепления у собаки навыка ее пускают на поиск без поводка. Упражнение постепенно усложняется, наркотик прячут в кабине, под мотором и в других труднодоступных местах.</p>
    <p>Изменяется и концентрация наркотиков.</p>
    <p>Затем приучают собаку к обыску автотранспортных средств с работающими двигателями. После того, как собака перестала реагировать на работу двигателей и производит обыск заинтересованно, осуществляется переход по приучению собаки к поиску наркотических веществ в самолетах, поездах.</p>
    <p>Сначала ее приучают к шуму самолетов и железнодорожных вагонов, затем гуляют с ней: по салону самолета, тамбуру вагонов, заходят в купе и т. д. Как только собака перестала обращать внимание на шум, ее начинают приучать к поиску наркотических веществ в салоне самолета (вагона). При обнаружении предмета с наркотиком собаке предоставляется возможность схватить и поиграть с ним.</p>
    <p>Затем собаку выводят из салона самолета (вагона) и предоставляют ей небольшой отдых, после чего упражнение повторяется снова.</p>
    <p>За одно 4-часовое занятие прием повторяется 3–4 раза. В дальнейшем наркотик прячут в различные места салона самолета или вагона (в обшивку, на полку над сиденьями и т. д.).</p>
    <p>Посадочные места для пассажиров в самолетах, автобусах и поездах схожи. Вариант осмотра «горизонтальная восьмерка» считается наиболее удобным. Он заключается в следующем: сначала собака посылается на осмотр пола самолета (вагона) слева от кинолога, затем на осмотр стенки. Стоя на сиденьи, собака должна осмотреть полку над головой и сиденье, на котором она стоит. Пересекая проход вправо, собака должна провести осмотр в том же порядке. После этого кинолог делает шаг назад и направляет собаку на осмотр следующего ряда, повторяя весь процесс заново. Это позволяет довольно тщательно осмотреть салон в минимально возможные сроки.</p>
    <p>Кинолог наблюдает за поведением своей собаки и в случае необходимости оказывает ей помощь.</p>
    <p>В конце второго этапа дрессировки наркотические вещества добавляются в объекты с присутствием в них пищевых продуктов. При этом пищевые продукты закладываются по степени их привлекательности для собак (например: крупы, хлеб, вареное мясо, мясокопчености, сырое мясо).</p>
    <p>При отвлечении собаки на запах продуктов кинолог должен переключить ее внимание на поиск наркотических веществ посредством подергивания за поводок и командой «нюхай» в подаваемой приказной интонации. Данный прием отрабатывается, когда собака находится в сытом состоянии.</p>
    <p>Постепенно закладки с наркотическим веществом маскируются в сигаретах, табаке, чае, сухих травах и других остро пахнущих веществах. При этом необходимо следить за тем, чтобы эти вещества и замаскированные в них наркотики находились в упаковке, а не в открытом виде. В противном случае вдыхание частиц табака, травы и других веществ может привести к раздражению слизистой оболочки обонятельного анализатора собаки и временной (а иногда и полной) потере ею обоняния.</p>
    <p>При выполнении данного приема первоначальная доза наркотического вещества должна быть гораздо большей, чем доза маскирующего вещества (примерно в соотношении 3:1). В процессе последующих занятий доза наркотического вещества уменьшается, а доза маскирующего вещества увеличивается, и к окончанию второго этапа соотношение этих средств в закладке должно быть примерно 1:5.</p>
    <p><strong>Требования, предъявляемые к организации занятий на втором этапе дрессировки:</strong></p>
    <p>— занятия проводить не реже 3–4 раз в неделю продолжительностью 3–4 часа;</p>
    <p>— совершенствование всех навыков осуществлять в условиях, приближенных к реальной службе с постепенным вводом усложнений;</p>
    <p>— дрессировку собак следует чередовать по принципу сытый-полуголодный желудок;</p>
    <p>— ввод (ознакомление) новых обстановочных раздражителей необходимо осуществлять осторожно, с учетом особенностей поведения собаки;</p>
    <p>— управление собакой осуществляется с помощью короткого поводка и лишь в отдельных случаях — без поводка;</p>
    <p>— не допускать занятий по общей дрессировке после приучения собак к поиску наркотиков. Выполнение приемов «сидеть» и «рядом» осуществлять без применения механических и болевых раздражителей.</p>
    <subtitle>Третий этап дрессировки — заключительный</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Совершенствование у собак навыка поиска наркотических веществ до безотказного их выполнения в реальных условиях службы.</p>
    <subtitle>На этом этапе вводятся следующие усложнения:</subtitle>
    <p>— закачка запаха наркотических веществ в чемоданы, посылки и другие вещи с помощью шприца;</p>
    <p>— приучение собаки к работе в сложных условиях, в том числе в различное время суток;</p>
    <p>— приучение собаки к поиску наркотических веществ по комплексному запаху;</p>
    <p>— постепенное переключение собаки на поиск наркотиков в широком диапазоне;</p>
    <p>— маскировка наркотических веществ (табаком, остро пахнущими веществами и т. д.);</p>
    <p>— периодический пуск собаки на досмотр при отсутствии запахоносителя с наркотиком;</p>
    <p>— переключение на поощрение собаки только командой «хорошо».</p>
    <p>Занятия на третьем этапе по отработке всех специальных навыков у собаки должны проводиться в условиях, близких к реальным, т. е. на вокзале, КПП, в аэропорту, на пристани, в автобусе, камере хранения, почтовом отделении и т. д.</p>
    <p>Закачка запаха наркотических веществ шприцем в реальные вещи пассажиров осуществлять лицам, не связанным с дрессировкой собак. При обнаружении собакой вещей с закачанным запахом наркотического вещества она должна поощряться командой «хорошо» и игрой с заранее подготовленным апортировочным предметом, который кинолог незаметно подкладывает под искомую вещь.</p>
    <p>В заключение дрессировки особое внимание следует уделить приучению собаки к работе в сложных условиях обстановки (как правило, в тех условиях, в которых собаке предстоит работать). Занятие необходимо проводить в разное время суток, при любых погодных условиях и на различных участках местности.</p>
    <p><strong>Режим занятий:</strong> тренировка (днем) — занятия (вечер, ночь) — отдых (день) — тренировка (вечер, ночь) — занятия (день) и т. д.</p>
    <empty-line/>
    <p>Необходимо продолжать маскировку наркотических веществ в пищевых продуктах, табаке, парфюмерных средствах и т. д. Наиболее сложно собаке обнаружить наркотик в кофе, т. к. вдыхание запаха кофе действует возбуждающе на нервную систему собаки. Подобным образом действуют на собаку и некоторые химические вещества. Поэтому, если в вещах, предназначенных для досмотра, они имеются, применять собаку нужно только в крайнем случае.</p>
    <p>Продолжается маскировка наркотических веществ сильно пахнущими веществами.</p>
    <subtitle>Требования к организации занятий:</subtitle>
    <p>1. Занятие проводить 2–4 раза в неделю в различное время суток и при различной погоде в условиях реального применения собак на КПП.</p>
    <p>2. Непрерывность работы собаки от 10 до 50 минут (в зависимости от ее индивидуальных особенностей) с последующим предоставлением отдыха 10–15 минут.</p>
    <p>3. Исключить занятие по общему курсу дрессировки или проводить их только по необходимости.</p>
    <p>4. Поощрение собаки производить только командой «хорошо» и лишь периодически:</p>
    <p>— лакомством;</p>
    <p>— игрой с предметом, имеющим запах наркотического вещества.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 13</p>
     <p>МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ СОБАК К ОБЫСКУ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ</p>
    </title>
    <subtitle>Общие положения</subtitle>
    <p>Подготовка собак к обыску транспортных средств и находящихся в них грузов осуществляется на специально оборудованной площадке с использованием трех макетов транспортных средств (автомобиля или вагона, рис. 28), изготовленных в натуральную величину и имеющих ряд особенностей в строении кузова (рис. 29).</p>
    <image l:href="#i_048.png"/>
    <subtitle>Рис. 28. Площадка для подготовки собак к обыску транспортных средств</subtitle>
    <image l:href="#i_049.png"/>
    <subtitle>Рис. 29. Макет автомобиля</subtitle>
    <p><strong>Примечание:</strong></p>
    <p>— люки оборудуются съемными крышками;</p>
    <p>— на каждый люк изготавливается по 6 реек размерами 600х100х20 мм;</p>
    <p>— для имитации груза применяются палочки диаметром 25–30 мм и длиной 300 мм, ими заполняется весь объем ящиков.</p>
    <p>Она включает в себя четыре этапа: подготовительный, начальный, основной и заключительный.</p>
    <subtitle>Первый этап дрессировки — подготовительный</subtitle>
    <p><strong>Задачи этапа:</strong></p>
    <p>1. Выработать у собак стойкий условный рефлекс сильного проявления активно-оборонительной реакции на человека, одетого в дрессировочный костюм.</p>
    <p>2. Приучить собак к безбоязненному передвижению по верху и внутри кузова макета автомобиля.</p>
    <p>Обе задачи решаются параллельно друг другу.</p>
    <p>Для проведения тренировок по первой задаче следует использовать не только часы, отведенные учебной программой на дрессировку собак, но и время, предусмотренное распорядком дня на кормление животных и уходом за ними.</p>
    <p>Цели второй задачи достигаются на плановых занятиях, предусмотренных учебной программой и расписанием занятий.</p>
    <subtitle>Упражнения для решения первой задачи</subtitle>
    <subtitle>Упражнение 1</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> На заранее подобранном участке местности в укрытии располагается помощник, одетый в дрессировочный костюм, который имеет с собой прут (хлыст) и тряпку. В 7–10 метрах от него дрессировщики, по одному или группой до 4 человек, выгуливают собак на коротких поводках.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> По сигналу руководителя занятия помощник в дрессировочном костюме, энергично размахивая руками, с криком появляется из укрытия. Дрессировщик подает собаке команду «фас» и, удерживая ее на поводке, устремляется к появившемуся раздражителю. Помощник, имитируя испуг, отступает от собаки, двигаясь все время по кругу. Отступая, он энергично отбивается от животного прутом (хлыстом) и тряпкой, при этом периодически вскрикивает как бы от страха и боли, а достигнув своего укрытия, тут же скрывается и затихает. В поле зрения собаки помощник должен находиться не более 1,5–2,0 минут. Очередной раз упражнение повторяется через 30–40 минут.</p>
    <subtitle>Упражнение 2</subtitle>
    <p><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis> Время, отведенное для кормления собак. Животные находятся в вольерах. Перед кабинами на дорожке стоят бачки с кормом, рядом располагаются дрессировщики.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> По сигналу руководителя занятий помощник, одетый в дрессировочный костюм, имея в руках прут (хлыст) и тряпку, с криком выбегает на площадку перед вольерами. Размахивая ими и периодически вскрикивая, он мечется перед собаками, нанося прутом (хлыстом) и тряпкой удары по решетке, имитирует нападение на дрессировщиков и похищение стоящих рядом с ними кормушек. В поле зрения собак помощник находится не более 1,5–2,0 минут. Упражнение должно регулярно повторяться перед каждым кормлением.</p>
    <p>Первая задача считается решенной, если собака при виде даже спокойно стоящего человека, одетого в дрессировочный костюм, неудержимо рвется с поводка в его сторону, а будучи отпущенной, с яростью набрасывается на него.</p>
    <subtitle>Упражнение для решения второй задачи</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Площадка для подготовки собак к обыску транспортных средств. Все люки и лазы макетов открыты, на верхних настилах ничего нет. Дрессировщики, удерживая собак на коротких поводках, располагаются перед первым макетом в одношеренговом строю.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> По команде руководителя занятия или его помощника дрессировщики с собаками на поводках поочередно поднимаются по лестнице на эстакаду, с нее по откидному мостику переходят на макет, далее через один из верхних люков проникают вовнутрь кузова и через лаз, оборудованный в его заднем борту, выходят наружу. От первого макета они идут ко второму, потом к третьему, затем снова к первому и т. д. На каждом макете упражнение повторяется полностью (рис. 30).</p>
    <image l:href="#i_050.png"/>
    <subtitle>Рис. 30. Последовательность передвижений специалистов с собаками и помощников на занятиях по подготовке собак к обыску транспортных средств по условиям 1-го этапа</subtitle>
    <p><strong>Примечание: — — — — маршрут движения дрессировщика с собакой</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Для приучения собаки спокойно и уверенно проникать вовнутрь кузова автомашины дрессировщики могут использовать: подражательный метод, лакомство, апортировочные предметы, любимую для животного игру, а также силу привязанности собаки к своему хозяину.</p>
    <p>Вторая задача считается решенной, если собака по команде дрессировщика «вперед» самостоятельно поднимается по лестнице на эстакаду, с нее по откидному мостику переходит на макет, безбоязненно передвигается по верхнему настилу кузова, смело прыгает во все его люки и лазы.</p>
    <subtitle>Второй этап дрессировки — <emphasis>начальный</emphasis></subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки смелого и активного ведения борьбы с помощником внутри кузова макета автомобиля.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Площадка для подготовки собак к обыску транспортных средств. Все люки и лазы макетов открыты, на верхних настилах ничего нет. Помощник в дрессировочном костюме, имея в руках прут (хлыст) и тряпку в руках, затаился на среднем настиле первого макета. Рядом с макетом, перед лестницей эстакады, находится дрессировщик с собакой на коротком поводке.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> По сигналу руководителя занятия помощник в дрессировочном костюме показывается в люке верхнего настила кузова, при этом он периодически вскрикивает, имитируя испуг, и одновременно размахивает руками. Дрессировщик, увидев его, подает собаке команду «фас» и, бросив поводок, пускает ее вверх по лестнице. Помощник, не переставая кричать, опускается на средний настил и отползает в сторону от люка. Как только собака прыгнет в люк и вступит с ним в борьбу, специалист тут же следует за ней. Помощник активно оказывает сопротивление собаке, наносит ей удары прутом (хлыстом) и тряпкой, переползает по настилу с места на место и продолжает периодически вскрикивать, демонстрировать страх и боль. Кинолог поощряет и поддерживает агрессивную активность собаки командами «фас» и «хорошо». Помощник прекращает борьбу с собакой и затихает только после команды дрессировщика «стой».</p>
    <p>Как только помощник прекратил сопротивление, специалист подает собаке команду «дай» и силой забирает ее от помощника и через лаз в заднем борту кузова выходит с ней из макета, а затем и с площадки. Отработав указанные упражнения со всеми собаками на первом макете, помощник тут же перемещается во второй макет, потом в третий, затем снова в первый и т. д. Из макета в макет он переходит скрытно от животных, пользуясь при этом лазом в заднем борту кузова (рис. 31).</p>
    <p>Привлекаются: 2 помощника в дрессировочном костюме; 1 помощник в комбинезоне.</p>
    <image l:href="#i_051.png"/>
    <subtitle>Рис. 31. Последовательность передвижений специалистов с собаками и помощников на занятиях но подготовке собак к обыску транспортных средств по условиям 2-го этапа</subtitle>
    <p><strong>Примечание: — — — — маршрут движения дрессировщика с собакой</strong></p>
    <p><strong>……… маршрут движения помощника в комбинезоне</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Задача считается решенной, если собака по команде дрессировщика «вперед» самостоятельно поднимается по лестнице на эстакаду, с нее по откидному мостику переходит на макет, без промедления проникает в люк и активно нападает на спокойно лежащего (сидящего) на среднем настиле помощника, одетого в дрессировочный костюм.</p>
    <subtitle>Третий этап дрессировки — основной</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Добиться от собаки активных действий по расчистке завалов над люками верхнего настила кузова с целью проникновения через один из них к помощнику, находящемуся внутри макета.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> На всех макетах, которые расположены на площадке для подготовки собак к обыску транспортных средств, люки верхнего настила кузова перекрыты двумя рейками. Дверцы лазов закрыты. На средних настилах кузовов первого и второго макетов находятся по одному помощнику, одетому в дрессировочный костюм с прутами (хлыстами) и тряпками в руках. Напротив первого макета, на расстоянии нескольких метров от него, стоит помощник в комбинезоне. У входа на площадку в готовности к действиям размещается дрессировщик с собакой на коротком поводке.</p>
    <p><emphasis>Практические действия.</emphasis> По сигналу руководителя занятия дрессировщик подводит собаку к первому макету, отстегивает поводок и, подав команду «вперед», жестом направляет ее вверх по лестнице. Сам поднимается за ней следом, но, выйдя на верхнюю площадку эстакады, останавливается. Как только собака перешла на макет, кинолог подает ей команду «ищи» и жестом указывает направление поиска. Повинуясь команде, собака должна отбросить (раздвинуть) рейки, прыгнуть в люк и вступить в борьбу с помощником. Как только животное скрылось внутри кузова, дрессировщик следует за ней. При появлении собаки помощник обязан оказывать ей сопротивление, при этом он наносит ей удары прутом (хлыстом) и тряпкой, периодически вскрикивать, имитируя страх и боль, одновременно переползать по настилу с места на место. Специалист поощряет и поддерживает агрессивную активность собаки командами «фас» и «хорошо». По его команде «стой» помощник прекращает борьбу с собакой и затихает. Дрессировщик посредством команды «дай» или силой забирает собаку и через лаз в заднем борту кузова выходит с ней сначала из макета, а затем и с площадки.</p>
    <p>Кинологи выполняют упражнения с собаками на площадке поочередно, периодически меняя макеты. После выхода специалиста с собакой из макета помощник, одетый в комбинезон, восстанавливает первоначальное положение реек на люках, а в это время помощник в дрессировочном костюме по сигналу руководителя занятия быстро переходит в следующий макет и прячется на среднем настиле его кузова.</p>
    <p>Смена мест нахождения помощников, облаченных вдрескостюмы, производится систематически по следующей схеме: из первого макета исполнитель перемещается во второй, из второго макета находящийся в нем помощник переходит в третий, из третьего — в первый и т. д.</p>
    <p>Напоминаю! Переход исполнителей из макета в макет должен осуществляться незаметно от собаки (рис. 32).</p>
    <p>Помощники, работающие с собаками внутри макета, должны постоянно менять свое местонахождение на среднем настиле кузова, размещаясь для этого то под одним, то под другим люком.</p>
    <p>Стечением процесса дрессировки количество реек над люками постепенно увеличивается, и, в конечном итоге, ими должны закрываться полностью отверстия.</p>
    <p>Привлекаются: 1 помощник в дрессировочном костюме.</p>
    <image l:href="#i_052.png"/>
    <subtitle>Рис. 32. Последовательность передвижений специалистов с собаками и помощников на занятиях по подготовке собак к обыску транспортных средств по условиям 3-го этапа</subtitle>
    <p><strong>Примечание: — — — — маршрут движения дрессировщика с собакой</strong></p>
    <p><strong>……… маршрут движения помощника в комбинезоне</strong></p>
    <p><strong>— • — • — маршрут движения помощника в дрессировочном костюме</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Добившись от дрессируемых собак четкого выполнения условий данного упражнения, руководитель занятий переходит к заполнению верхнего настила кузовов небольшим слоем реек, а затем постепенно увеличивает его толщину до 30 см.</p>
    <p>Во время дрессировки допускается подача собаке команды «ищи» не более двух раз. В целях активизации действий животного помощнику рекомендуется издавать различные звуки, похожие на те, которые возникают у человека при испуге.</p>
    <p>Задача считается решенной, если собака по команде дрессировщика «ищи» активно принюхивается, передвигаясь по всей площади кузова, а при обнаружении помощника энергично разгребает рейки, активно проникает в люк и нападает на лежащего (сидящего) на среднем настиле помощника.</p>
    <subtitle>Четвертый этап дрессировки — заключительный</subtitle>
    <p><strong>Задачи этапа:</strong></p>
    <p>1. Добиться от собаки четкого дифференцирования пустых и «заряженных» макетов.</p>
    <p>2. Все ранее выработанные на первых трех этапах дрессировки условные рефлексы у собаки довести до навыка.</p>
    <p><strong>Упражнение <emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Площадка для подготовки собак к обыску транспортных средств. Весь верхний настил кузовов макетов плотно засыпан 30-сантиметровым слоем реек. На среднем настиле одного из макетов располагается помощник, одетый в дрессировочный костюм с прутом (хлыстом) и тряпкой в руках. Напротив первого макета на расстоянии нескольких шагов от него находится помощник в комбинезоне.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> По сигналу руководителя занятия на площадку выходит дрессировщик с собакой, удерживая ее на коротком поводке. Место нахождения искомого помощника ему известно. Поочередно посылая собаку на каждый из трех макетов, кинолог с эстакады подает ей команду «ищи» и жестом указывает направление поиска. Эта команда подается перед пуском собаки на каждый очередной макет и только один раз. Если животное разбрасывает (разгребает) рейки на том макете, где нет помощника, дрессировщик ее действия не пресекает, но и не поощряет. Проникшую в пустой кузов собаку он возвращает назад командой «ко мне» и подтягиванием ее за ошейник через расчищенный ею люк.</p>
    <p>Если она разгребает (разбрасывает) рейки на макете, внутри которого затаился помощник, дрессировщик, наоборот, поощряет ее командой «хорошо» и незамедлительно следует за ней вовнутрь кузова, где их действия повторяют схему второго и третьего этапов дрессировки.</p>
    <p>Деятельность помощника в комбинезоне аналогична его работе на третьем этапе дрессировки (рис. 33).</p>
    <p>После обыска трех макетов кинолог уводит собаку с площадки. На исходное положение выходит очередной дрессировщик. Упражнение повторяется заново.</p>
    <p>За одно занятие собака обязана обыскать от 30 до 45 макетов, из них лишь в транспортных средствах должны учитываться помощники.</p>
    <p>Во время занятий помощники в дрессировочных костюмах не должны показываться в поле зрения собаки.</p>
    <p>Первая задача считается решенной, если животное заинтересованно обыскивает как минимум 45 макетов и безошибочно обнаруживает помощника, а на пустые макеты не реагирует совсем.</p>
    <p>При решении второй задачи этого этапа предыдущее упражнение остается неизменным. В него лишь вводятся следующие усложнения:</p>
    <p>1. Помощник в дрессировочном костюме размещается на дне кузова.</p>
    <p>2. Поверх реек, уложенных на верхнем настиле кузова макета, набрасываются в беспорядке ящики.</p>
    <p>3. Под макетом и рядом с ним устанавливаются открытые емкости с резко пахнущими веществами (бензином, керосином, солярным маслом, ацетоном и т. д.).</p>
    <p>Каждое усложнение сначала вводится отдельно от всех остальных и, только будучи хорошо освоенным собакой, может быть использовано в комплексе.</p>
    <p>Вторая задача считается решенной, если собака при обыске как минимум 45 макетов безошибочно находит всех спрятавшихся в них помощников, а на пустые транспортные средства не реагирует.</p>
    <empty-line/>
    <p>Привлекаются: 3 помощника в дрессировочном костюме;</p>
    <p>1 помощник в комбинезоне.</p>
    <image l:href="#i_053.png"/>
    <subtitle>Рис. 33. Последовательность передвижений специалистов с собаками и помощников на занятиях по подготовке собак к обыску транспортных средств по условиям 4-го этапа.</subtitle>
    <p><strong>Примечание: — — — — маршрут движения дрессировщика с собакой</strong></p>
    <p><strong>……… маршрут движения помощника в комбинезоне</strong></p>
    <p><strong>— • — • — маршрут движения помощника в дрессировочном костюме</strong></p>
    <subtitle>Норматив подготовки кинолога и надрессированности служебной собаки в обыске транспортных средств (вариант)</subtitle>
    <p>Для определения уровня подготовки дрессировщиков и степени надрессированности закрепленных за ними собак по приему «обыск транспорта» целесообразно использовать следующий норматив.</p>
    <p>На площадке для подготовки к обыску транспортных средств дрессировщику предлагается, применив собаку, решить 10 вводных, каждая из которых включает в себя поочередный обыск трех макетов с целью обнаружения в одном из них укрывшегося помощника.</p>
    <p>При этом все люки макетов плотно закрыты крышками. Верхние настилы заложены 30-сантиметровым слоем реек, поверх которых хаотично навалены деревянные ящики. Под макетами и возле них установлены открытые емкости с резко пахнущими веществами (бензином, керосином, солярным маслом, ацетоном и т. п.). На дне кузова одного из транспортных средств прячется помощник в дрессировочном костюме. Собака пускается на обыск 10 раз, в ходе каждого такого подхода она должна поочередно обследовать все три макета.</p>
    <p>Из 30 макетов, которые в общей сложности обязана обыскать собака, не менее чем 27 из них должны быть пустыми.</p>
    <p>На решение одной вводной отводятся: для специалиста 3-го класса — 3 минуты, 2-го класса — 2,5 минуты, 1-го класса — 2 минуты.</p>
    <p>Вывод по результатам обыска животным каждого макета дрессировщик формулирует одним словом: если макет пустой — «выпускаю»; если с помощником — «задерживаю».</p>
    <p>«Задержание» пустого макета, а равно и «выпуск» макета с помощником оцениваются как невыполнение норматива.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 14</p>
     <p>МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ СОБАК ДЛЯ ПОИСКА ВЗРЫВЧАТЫХ ВЕЩЕСТВ И ИНЖЕНЕРНЫХ БОЕПРИПАСОВ</p>
    </title>
    <subtitle>Общие положения</subtitle>
    <p>Поиск и обнаружение взрывчатых веществ (далее ВВ) и инженерных боеприпасов является одной из важнейших задач, стоящих перед органами и войсками МВД России в современных условиях обстановки. К сожалению, ученые и технические специалисты пока не сумели создать приборы, позволяющие быстро и эффективно выявлять взрывные устройства. Поэтому самым надежным средством, способным в короткие сроки отыскать замаскированные ВВ или инженерные боеприпасы, по-прежнему остаются специально подготовленные служебные собаки. Основными причинами использования именно собаки в качестве биодетектора запахов ВВ служат высокие разрешающие возможности ее обонятельного аппарата, а также способность этого животного в короткие сроки и надолго усваивать требуемые действия. В то же время следует помнить, что не всякую собаку можно использовать в качестве минно-розыскной. Для того, чтобы животное стало действенным инструментом в руках кинолога, его сначала подбирают с учетом служебного предназначения, а затем организуют соответствующую подготовку.</p>
    <p>Опыт дрессировки и применения минно-розыскных собак в органах внутренних дел и во внутренних войсках свидетельствует о необходимости осуществления поэтапного их отбора как перед началом подготовки, так и в процессе его проведения. Наиболее оптимальный вариант отбора собак для минно-розыскной службы указан в таблице 10.</p>
    <image l:href="#i_054.png"/>
    <subtitle>Таблица 10. Последовательность отбора собак для минно-розыскной службы</subtitle>
    <p>Специалисты-кинологи, организуя отбор собак для минно-розыскной службы, обязаны особое внимание обращать на состояние их здоровья и обоняния. При этом проверку здоровья собак должен проводить непременно ветеринарный врач, который в ходе их осмотра оценивает упитанность животных, состояние кожного и волосяного покрова, слизистых оболочек глаз, ротовой и носовой полости; проверяет температуру тела, а также осуществляет другие аналогичные действия. Для проверки остроты обоняния собак имеется несколько методик, из которых наибольшее внимание привлекает методика, разработанная доктором биологических наук Корытиным С. А. (ВНИИОЗ, г. Киров). В ее основу положен принцип дозирования запаха с помощью различного количества фильтров. В общих чертах суть методики заключается в следующем: животному предлагается три или более одинаковых непрозрачных сосуда, входящих в комплект ольфактометра, в верхней части каждого из которых имеется отверстие. В одном из сосудов помещен источник запаха. Собаке нужно его найти. Правильный выбор подкрепляется пищевым поощрением. Затем отверстия во всех сосудах закрываются фильтрами и собаке вновь предлагается выбрать сосуд с носителем запаха. За обнаружение его собака снова поощряется. Постепенно число заложенных фильтров увеличивается с целью выяснения их предельного количества, через которое собака способна обнаружить кусочки мяса (приманки). Опыты повторяются до тех пор, пока собака не в состоянии сделать правильный выбор. Максимальное количество фильтров, которое удалось пронюхать собаке в поисках запаха, как доказывают проведенные исследования, может служить показателем остроты обоняния данной собаки.</p>
    <p>Помимо этого, установлено, что собаки с более острым обонянием имеют ряд особенностей в поисковом поведении: быстрее находят сосуд с источником запаха, чаще обнаруживают запах на расстоянии от источника, не тратя времени на выбор. У таких собак быстрее вырабатываются и закрепляются условные рефлексы на поиск запаха, они быстрее привыкают к новой обстановке, чем собаки с плохим обонянием.</p>
    <p>В качестве критерия оценки активности поиска собаки рассматривается: «умение» собаки использовать свой обонятельный анализатор (тщательность принюхивания, четкость дифференцировки сосудов ольфактометра), быстрота обнаружения приманки, степень сохранения работоспособности на протяжении опыта.</p>
    <p>Экспериментальным путем установлено, что минно-розыскные собаки, сдавшие испытания на диплом I и II степени, в среднем обнаруживают приманку в ольфактометре через 26 фильтров за 1 минуту. Поэтому напрашивается вывод, что для минно-розыскной службы целесообразно отбирать собак, которые способны обнаруживать приманку не менее чем через 26 фильтров за 1 минуту.</p>
    <p>Другой важной задачей в деятельности специалистов-кинологов является процесс обучения собак поиску и обнаружению ВВ и инженерных боеприпасов. На сегодняшний день в органах и войсках МВД России нашли применение и широко используются две основные методики подготовки минно-розыскных собак. Первая — регламентирует формы и методы дрессировки войсковых минно-розыскных собак, вторая — раскрывает особенности подготовки собак для выявления ВВ и взрывных устройств в ходе осуществления оперативно-розыскных мероприятий органами внутренних дел. При этом основная цель указанных методик в обоих случаях заключается в том, чтобы дать возможность соответствующим специалистам организовать подготовку минно-розыскных собак на высоком качественном уровне, вырабатывать у них навыки безотказного поиска и обнаружения взрывчатых веществ в любых условиях обстановки.</p>
    <p>Помимо единой цели, названные методики имеют общее назначение, которое заключается в приучении собак искать заряды ВВ по их комплексному запаху и обозначать обнаруженное взрывное устройство определенным сигнальным действием (посадкой или укладкой). Данные навыки вырабатываются у служебных собак на базе врожденной поисково-обонятельной и пищевой реакций, с использованием вкусопоощрительного и контрастного методов дрессировки. Применяемые в этом случае раздражители подразделяются на условные:</p>
    <p>— основные: команда «ищи» и жест рукой в направлении поиска;</p>
    <p>— вспомогательные: команда «хорошо» и «фу»;</p>
    <p>— дополнительные: команда «сидеть», «голос», «лежать»;</p>
    <p>— безусловные: запахи взрывчатого вещества, комплексные запахи взрывных устройств, лакомство, поглаживание и другие.</p>
    <empty-line/>
    <p>Научные и методические основы дрессировки минно-розыскных собак по выработке у них навыков поиска ВВ как специфического источника и носителя запаховой информации подробно изложены в первой части настоящего учебника.</p>
    <p>И еще одно обязательное условие — подготовка собак для обнаружения ВВ и инженерных боеприпасов должна начинаться только после того, как животные приобрели и прочно закрепили в своей памяти приемы общего послушания, позволяющие надежно управлять их поведением.</p>
    <subtitle>Методика подготовки войсковых минно-розыскных собак</subtitle>
    <p>Предлагаемая методика оформилась сразу после окончания Великой Отечественной войны и нашла широкое применение в последующие годы. В соответствии с ней осуществлялась подготовка минно-розыскных собак для ограниченного контингента Советских войск в Афганистане, на ее базе готовились служебные собаки для применения в горячих точках.</p>
    <p>Обучение собак поиску и обнаружению ВВ и инженерных боеприпасов основывается на заинтересованности животных в получении пищи. В ходе дрессировки минно-розыскных собак у них вырабатывают прочный навык, включающий четыре основных элемента:</p>
    <p>— первый — приучение собаки отходить от кинолога по команде «ищи» и жесту рукой в сторону поиска;</p>
    <p>— второй — обыск собакой участка местности шириной по фронту 6–8 м, при этом она должна совершать правильный зигзагообразный поиск, где след движения животного удаляется от его соседнего следа не далее 1,5–2 м;</p>
    <p>— третий — обнаружение служебной собакой взрывных устройств по их комплексному запаху и четкая дифференцировка этого запаха;</p>
    <p>— четвертый — обозначение обнаруженного собакой ВВ или инженерного боеприпаса посредством посадки вблизи него.</p>
    <p>Весь процесс подготовки минно-розыскных собак рекомендуется осуществлять в течение четырех периодов обучения. Для каждого периода определяется конкретная цель, а основанием перехода к очередному периоду дрессировки служат результаты контрольной проверки степени и качества усвоения служебной собакой ранее вырабатываемых у нее специальных навыков.</p>
    <subtitle>Первый период</subtitle>
    <p><strong>Задача периода:</strong> Приучение собаки по команде «ищи» и жесту рукой вести поиск открыто лежащих мин. По времени он рассчитан приблизительно на 30 часов учебных занятий.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Занятия проводятся на местности, где должны отсутствовать посторонние раздражители (зрительные, запаховые и другие). Перед началом дрессировки минно-розыскных собак оборудуется учебное минное поле, границы которого обозначаются хорошо видимыми указателями (флажки, таблички и пр.). На каждом учебном минном поле раскладывается в шахматном порядке по 6 мин или зарядов ВВ, расстояние между ними 4–10 м.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия</emphasis></strong>. Кинолог, удерживая собаку на коротком поводке, располагается на границе учебного минного поля. В это время помощник на виду у животного укладывает на каждую мину кусочек мяса, после чего уходит с данного участка. После того, как помощник удалился, дрессировщик подает собаке команду «ищи» и жест рукой в сторону ближайшего заряда ВВ, тем самым побуждая ее к поиску лакомства. При необходимости команда «ищи» может быть подана повторно. В случае, если животное активно устремляется к ближайшей мине, его отпускают на всю длину поводка.</p>
    <p>Подход собаки к заряду ВВ обязательно поощряется кинологом путем восклицаний «хорошо» и даче ей лакомства непосредственно с мины. Затем эти действия повторяются специалистом в направлении других мин, расположенных на учебном минном поле.</p>
    <p>Пройдя весь участок, кинолог предоставляет собаке 15–20-минутный перерыв, в течение которого помощник вновь раскладывает кусочки мяса на заряды ВВ. Далее движение дрессировщика с собакой по учебному минному полю начинается от его противоположной границы в обратном направлении и точно повторяет все их предыдущие действия.</p>
    <p>По мере закрепления у собаки первоначального условного рефлекса на обнаружение лакомства, разложенного на минах, короткий поводок меняется на длинный, что дает возможность кинологу управлять собакой, не сходя с места. Длинный поводок пристегивается к шлейке собаки перед началом занятия на границе учебного минного поля. Закрепив поводок, военнослужащий распускает его, отбрасывая от себя влево и назад, при этом он берет длинный поводок в левую руку на расстоянии 30 см от шлейки. Подав собаке команду «ищи» и жест рукой в сторону ближайшей мины, специалист отпускает ее от себя, постепенно удлиняя поводок, перебирая его руками. Рывки собаки поводком не допускаются. Как только собака обнаруживает мину, кинолог опускает поводок на землю, подходит к ней и поощряет ее лакомством, взятым с заряда ВВ, затем вновь посылает служебную собаку на поиск очередной мины, действуя в том же порядке, что и ранее.</p>
    <p>В течение нескольких занятий лакомство раскладывается на мины на виду у собаки. По мере того, как у животного закрепляется рефлекс целенаправленного движения к заряду ВВ, условия упражнения постепенно меняются. Так, кусочки мяса раскладывают в отсутствие собаки перед началом дрессировки, и затем этот элемент совсем исключается из действий помощника.</p>
    <p>Дачу лакомства собаке дрессировщик начинает производить сам после того, как она обнаружила мину, при этом он дополнительно поощряет ее командой «хорошо» и поглаживанием. Задача периода считается достигнутой в том случае, когда собака по команде и жесту кинолога отыскивает на учебном минном поле открыто расположенные заряды ВВ.</p>
    <subtitle>Второй период</subtitle>
    <p><strong>Задача периода:</strong> Приучение минно-розыскной собаки обозначать замаскированный заряд ВВ посадкой. Ориентировочное время, выделяемое для занятий по условиям второго периода дрессировки, — 30 учебных часов.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Для проведения занятий оборудуется учебное минное поле, граница которого обозначается указками. На этом учебном минном поле раскладываются в шахматном порядке заряды ВВ различных образцов в количестве 8 штук на расстоянии друг от друга 4–10 м. В ходе первых 2–3 занятий мины размещаются открыто, затем наполовину маскируются.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis> Пуск</strong> служебной собаки на поиск мин производится по-прежнему от границы учебного минного поля при помощи команды «ищи» и жеста рукой. Собака управляется длинным поводком. Кусочки мяса на заряды ВВ не раскладываются. При подходе животного к мине кинолог подает команду «сидеть» и закрепляет посадку собаки лакомством, поглаживанием и восклицанием «хорошо». Добившись от собаки четкого выполнения приема «сидеть», дрессировщик посылает ее к очередному заряду ВВ и таким образом он проходит с собакой по всему минному полю. В последующем команда «сидеть» подается специалистом только в том случае, когда собака, обнаружив мину, не сразу выполняет этот прием. Параллельно с этим животное приучают садиться перед зарядом ВВ не ближе 0,5 м от него, а также развивают и закрепляют у собаки выдержку непрерывной посадки, доводя ее до 2 минут.</p>
    <p>С этой целью дрессировщик не должен поощрять собаку лакомством сразу после ее посадки, оттягивая это действие по времени до 2 минут. Если она срывается с места, кинолог с помощью команды «сидеть» вновь принуждает животное сесть и только затем дает ей лакомство.</p>
    <p>При попытке собаки раскапывать замаскированную мину кинолог обязан в угрожающем тоне подать команду «сидеть».</p>
    <p>После 2–3 занятий заряды ВВ должны маскироваться. Вначале маскируют 50% мин, в последующем их количество постепенно доводится до 100%. На первом этапе мины просто прикрывают травой, листьями и т. п., затем их укладывают в лунки и, наконец, закрывают дерном. Места замаскированных мин обозначаются опознавательными знаками (колышки, ветки и т. п.), которые устанавливаются от мины не ближе 0,5 метров.</p>
    <p>Расположение зарядов ВВ в шахматном порядке на учебном минном поле способствует приучению собаки к правильному зигзагообразному движению, закреплению этого навыка до автоматизма.</p>
    <p>Задача периода считается решенной успешно, если собака по команде кинолога осуществляет поиск замаскированных мин и обозначает обнаружение посадкой на расстоянии 0,5 метра от них.</p>
    <subtitle>Третий период</subtitle>
    <p><strong>Задачи периода:</strong> Выработать у служебной собаки четкую дифференцировку комплексного запаха мин от других запахов, а также закрепить у нее навыки зигзагообразного движения на минном поле и посадку у мин.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis> Ориентировочное время для отработки приемов третьего периода — 40 учебных часов. Учебные минные поля оборудуются на различных участках местности с использованием разнообразных зарядов В В в различных оболочках (металлические, деревянные и др.). Мины укладываются в лунки глубиной до 25 см, на каждом учебном минном поле 10–12 мин. Помимо этого, на всех учебных минных полях оборудуются ложные закладки (до 30% от общего количества установленных зарядов ВВ), которые представляют собой пустые замаскированные лунки или лунки, заполненные предметами, не имеющими запаха ВВ. Место расположения каждой мины обозначают определенными указками (ветками, колышками и т. п.), установленными на расстоянии 0,5 метра от зарядов ВВ. У кинолога должен быть щуп, которым он контролирует работу собаки.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Исходное положение дрессировщика с собакой определяется на расстоянии 10–20 метров от границы учебного минного поля. По команде кинолога «ищи» собака начинает зигзагообразное движение по учебному минному полю. Как только она обозначила найденные мины посадкой, военнослужащий щупом проверяет наличие заряда ВВ. Если действия животного правильные, то оно поощряется. При посадке собаки у ложной лунки дрессировщик командой и жестом побуждает собаку для дальнейшего поиска. Использование команды «фу» в этом случае строго воспрещается.</p>
    <p>Закрепив у собаки навык дифференцировки запахов ВВ от других запахов, кинолог приступает к дрессировке животного на учебных минных полях, на которых закладки мин не обозначаются видимыми указками. Контроль за правильностью сигнального поведения минно-розыскной собаки осуществляется только при помощи щупа.</p>
    <p>К концу третьего периода дрессировки минно-розыскных собак производится усложнение условий размещения мин, увеличивается глубина их закладки до 36 см, а давность до 1–3 суток, периодически меняются участки местности и способы маскировки зарядов ВВ.</p>
    <p>Кинолог может считать, что он выполнил задачу третьего периода, если его собака активно производит поиск мин (зарядов ВВ), при этом чётко дифференцирует запахи ВВ от других запахов, строго зигзагообразно двигается по учебному минному полю и обозначает найденные мины посадкой на расстоянии 0,5 м от места их закладок.</p>
    <subtitle>Четвёртый период</subtitle>
    <p>Задача<strong> периода:</strong> Приучить служебную собаку к поиску и обнаружению мин и инженерных боеприпасов в условиях обстановки, максимально близкой к боевой. Время на отработку этой задачи — примерно 60 учебных часов.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Установка учебных минных полей организуется на разных участках местности (дороги, арыки, населённые пункты и т. п.), длительность закладки мин в грунте достигает 8–10 суток. Пуск собаки на поиск ВВ должен начинаться за 25–50 м от границы учебного минного поля, а продолжительность их непрерывной работы увеличивается до 30 минут при общесуточной нагрузке до 4 часов. Одним из важных элементов следует считать приучение собаки работать без поводка, периодически сопровождая её действия стрельбой и взрывами.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Дрессировка собак в четвёртом периоде повторяет методику и технику, изложенную в содержании первых трёх периодов.</p>
    <p>Таким образом, настоящая методика рассчитана на подготовку войсковых минно-розыскных собак, которую можно организовать в достаточно сжатые сроки и при минимальной учебно-материальной базе.</p>
    <subtitle>Методика подготовки минно-розыскных собак для органов внутренних дел</subtitle>
    <p>Предлагаемая методика разработана специалистами Ростовской школы служебно-розыскного собаководства МВД Российской Федерации и нашла широкое применение при подготовке служебных собак для поиска и обнаружения взрывных устройств, ВВ, оружия и боеприпасов.</p>
    <p>Подготовку минно-розыскных собак согласно указанной методике целесообразно осуществлять в три этапа.</p>
    <subtitle>Первый этап</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Научить служебную собаку совершать сигнальные действия (посадку или укладку) при обнаружении источника запаха ВВ.</p>
    <p>При этом за основу берётся методика подготовки собак для одорологической идентификации.</p>
    <subtitle>Упражнение</subtitle>
    <p><strong><emphasis>Учебная обстановка.</emphasis></strong> Дрессировка минно-розыскных собак проводится на специально оборудованной площадке либо в помещении, где можно разместить по кругу (элипсу) 6 стеклянных банок 0,5 л на расстоянии 1 м друг от друга. Целесообразно, чтобы на площадке (в помещении) отсутствовали посторонние сильные раздражители.</p>
    <p><strong><emphasis>Практические действия.</emphasis></strong> Первоначальная подготовка собаки начинается с приучения её обнюхивать горловины стеклянных банок. Для этого банки на 3/4 объёма набивают бумагой, после чего кинолог, усадив собаку, приступает к раскладыванию в каждую емкость небольших кусочков мяса, оставив пустой только ту, которая расположена непосредственно рядом с животным. Закончив размещение лакомства, дрессировщик подходит к собаке и даёт ей занюхать оставшийся кусочек мяса, а затем на виду у собаки кладёт его в пустую банку.</p>
    <p>Взяв собаку на короткий поводок, кинолог подаёт ей команду «нюхай» и жестом ориентирует животное на банки, заставляя собаку подходить и обнюхивать каждую из них. При активном обнюхивании собаке разрешается поедание лакомства, находящегося в банках. Это упражнение повторяется на занятии 3–6 раз с перерывом 5–10 минут.</p>
    <p>На последующих занятиях лакомство раскладывается не во все банки, а выборочно. Начиная с 3–4 занятия, бумагой набивается только 30% ёмкостей, в оставшиеся банки (после их промывки горячей водой) помещают разнообразные предметы, не обладающие резким запахом. В отдельную банку укладывают тротиловую шашку весом 200 граммов и поверх шашки кладут лакомство. После завершения этой операции данную банку дают занюхать собаке, а затем незаметно от неё размещают указанную ёмкость в ряду других банок. Пуск собаки на поиск ёмкости с лакомством производится по команде кинолога «нюхай». В ходе управления животным следует контролировать его действия, добиваясь от собаки последовательного и тщательного обнюхивания каждой из стоящих банок. Как только собака своим поведением показала специалисту, что она обнаружила банку с кусочком мяса, он подаёт ей команду «сидеть» и усаживает её рядом с данной ёмкостью. Добившись от собаки правильной посадки, кинолог поощряет её восклицанием «хорошо», поглаживанием и дачей лакомства. В соответствии с изложенной методикой проводятся 2–3 занятия, на каждом из них упражнения повторяются от 5 до 10 раз.</p>
    <p>Выработав у служебной собаки рефлекс на поиск и обозначение стеклянной банки, в которой размещены тротиловая шашка и лакомство, специалист должен постепенно перейти к приучению собаки обнаруживать и обозначать посадкой (укладкой) ёмкость со взрывчатым веществом без присутствия в нём кусочков мяса.</p>
    <p>По утверждению представителей Ростовской школы СPC МВД России, достижение этой цели возможно в течение 10–15 занятий.</p>
    <p>Второй частью первого этапа является приучение собаки тщательно обнюхивать все предметы, расположенные перед ней. Для этого рекомендуют использовать специальные желоба, разделённые на ячейки. Первоначально задействуют два подобных желоба, размещённых параллельно друг другу на расстоянии 1,5 м. Часть ячеек желобов по усмотрению кинолога заполняют разнообразными предметами, имеющими стойкий запах (целесообразно в упаковке), несколько из них оставляют пустыми, а в одну кладут ВВ. Перед применением собаки ей дают занюхать ВВ и, подав команду «нюхай», пускают на его поиск. Правильные действия животного поощряются поглаживанием, восклицанием «хорошо» и дачей лакомства.</p>
    <p>Главная цель этих действий — добиться от собаки тщательного обнюхивания всех вещей. Перед каждым очередным ее пуском место размещения ВВ в желобе изменяется. Дрессировку собак по отыскиванию ВВ с использованием желобов проводят в течение 2,5–3 недель. При этом вводятся некоторые усложнения, в частности:</p>
    <p>— меняются виды ВВ, их количество и вес;</p>
    <p>— осуществляется приучение собаки искать оружие и боеприпасы. Задача этапа считается достигнутой, если специалист сумел выработать у собаки прочный навык поиска, обнаружения и обозначения ВВ в желобе, помещении или на местности.</p>
    <subtitle>Второй этап</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Приучить служебную собаку вести активный поиск ВВ, взрывных устройств, укрытых в багаже, помещениях, транспортных средствах и на местности.</p>
    <p>На первой стадии приобретения собакой прочного навыка поиска ВВ в различных укрытиях (багаже, помещении, транспортных средств и т. д.) у нее вырабатывается рефлекс безразличного отношения к окружающим ее раздражителям (шум двигателей, скопление людей и др.).</p>
    <p>Параллельно с этим она постепенно приучается обозначать обнаруженное взрывное устройство однообразным сигнальным поведением (посадка или укладка). Очередное усложнение следует вводить только после того, как у собаки основательно закрепился предыдущий прием.</p>
    <p>Первоначально управление животным осуществляется при помощи короткого поводка, в дальнейшем без него. Не допускается, чтобы собака стремилась проникнуть к месту укрытия ВВ.</p>
    <p>Что касается технологии и последовательности работы специалиста с минно-розыскной собакой по выработке у нее необходимых навыков, они достаточно подробно изложены в содержании первого этапа настоящей методики.</p>
    <p>Методика приучения служебной собаки вести активный поиск ВВ на местности идентична методике подготовки войсковых минно-розыскных собак.</p>
    <subtitle>Третий этап</subtitle>
    <p><strong>Задача этапа:</strong> Подготовить минно-розыскную собаку, способную в реальных условиях оперативно-служебной обстановки вести активный поиск, обнаруживать и обозначать ВВ, взрывные устройства, оружие и боеприпасы.</p>
    <p>Чтобы успешно решить эту задачу, необходимо для каждой служебной собаки подбирать индивидуальную схему ввода усложнений. Время для достижения требуемых целей — от 1 до 1,5 месяца. При этом собака должна вести непрерывный поиск ВВ как минимум в течение 30 минут, а общая норма рабочей нагрузки в сутки должна составлять 2–3 часа.</p>
    <empty-line/>
    <p>В ходе ведения однократного поиска от минно-розыскной собаки требуется:</p>
    <p>— обыскивать открытые участки местности площадью 0,3–0,5 га, помещений площадью 100–150 м<sup>2</sup>; проверять автомашины (легковые 15–20 единиц, грузовые 8–12 единиц, автобусы 5–10 единиц); пронюхать 200–300 единиц ручной клади.</p>
    <p>В ходе подготовки служебных собак по условиям третьего этапа особое внимание обращается на следующее:</p>
    <p>— не допустить срыва нервной системы животного, для чего периодически чередовать выполнение собакой трудных и легких упражнений, а также стремиться завершить каждую тренировку обязательным обнаруживанием собакой ВВ;</p>
    <p>— регулярно менять места занятий, виды и категории ВВ, условия обстановки и т. п.;</p>
    <p>— неукоснительно соблюдать последовательность и системность проводимых с собакой занятий.</p>
    <subtitle>Основные правила дрессировки</subtitle>
    <p>Правильная и успешная дрессировка собак зависит не только от знания кинологом основных правил и естественнонаучных основ дрессировки, но и от степени овладения им методикой и техникой приемов практической работы. Успех дрессировки прежде всего зависит от качеств дрессировщика, из которых основными являются: уравновешенность, решительность, настойчивость, терпение, организованность, методичность, наблюдательность и заинтересованность в работе.</p>
    <p>Приступая к дрессировке, кинологу необходимо соблюдать следующие основные правила:</p>
    <p>1. Дрессировку начинать через несколько (5–7) дней после закрепления собаки; за эти дни следует выявить характер, повадки, особые склонности собаки, установить с ней хороший контакт.</p>
    <p>2. Перед каждым занятием ставить себе определенную цель и добиваться ее выполнения всеми доступными способами и средствами.</p>
    <p>3. В процессе дрессировки обучение приемам строить так, чтобы вызывать и сохранять заинтересованность всеми доступными способами и средствами.</p>
    <p>4. Следить за единообразием подачи команд и жестов, при этом стремиться, чтобы они воздействовали на собаку сильнее, чем другие внешние раздражители.</p>
    <p>5. Закреплять каждое правильное действие собаки, совершенное по команде или жесту поощрением.</p>
    <p>6. При отработке каждого приема иметь конечной целью выполнение собакой приема по первой команде дрессировщика.</p>
    <p>7. Предъявлять собаке только выполнимые требования, учитывая ее индивидуальные особенности.</p>
    <p>8. Переходить к усложненным приемам дрессировки лишь после того, как собака усвоит приемы, включающие в себя основы действий усложненного приема.</p>
    <p>9. Формирование условных связей у собаки строить на точном соблюдении требований, вытекающих из правил современной этологии, устанавливающих, что раздражитель должен быть применен одновременно с подкреплением или несколько предшествовать ему.</p>
    <p>10. В действиях дрессировщика не должно быть шаблона, так как каждая собака требует индивидуального подхода.</p>
    <subtitle>Характерные демаскирующие признаки и их учет при разминировании:</subtitle>
    <p>1. При минировании дорог и троп:</p>
    <p>— следы свежих земляных работ на дорожном полотне, обочинах, кюветах, подпорных стенках и скалах, нависающих над дорогой, дорожных насыпей и выемок;</p>
    <p>— наличие отдельных участков на дорогах с твердым покрытием, имеющих нарушение целостности покрытия или отличие цвета отдельных его мест от общего фона полотна дороги, а также насыпного грунта в виде отдельных куч или полос;</p>
    <p>— выделяющаяся из общего фона окраска частей сооружения, наличие проводов;</p>
    <p>— нарушение однородности и плотности грунта;</p>
    <p>— наличие выемок, имеющих правильные геометрические очертания;</p>
    <p>— наличие отдельных камней крупного размера, затрудняющих движение и их объезд (обход);</p>
    <p>— следы искусственного уплотнения обувью, тромбовки протекторами автомобильных шин.</p>
    <empty-line/>
    <p>2. При минировании различных зданий, объектов, сооружений:</p>
    <p>— следы свежей штукатурки, глиняной обмазки, бетонирования, нарушения целостности кирпичной кладки или бетонного монолита, окраски или побелки, новая обивка;</p>
    <p>— приставленные лестницы-стремянки, подмостки, следы работ по взламыванию и заделке пола, нарушения окраски полов, стен и т. п.;</p>
    <p>— вновь поставленные или заново окрашенные плинтуса, следы применения ударных или других инструментов;</p>
    <p>— провода, протянутые проволоки и шпагат, остатки тары или упаковки ВВ и мин;</p>
    <p>— пустоты в стенах, искусственное захламление, свежая поклейка помещений обоями;</p>
    <p>— наличие посторонних тел в канализации и трубопроводах, дымоходах и вентиляционных каналах;</p>
    <p>— необычные подключения к электропроводке и телефонным аппаратам, нарушения целостности полов мест, удобных для разведения огня и для отдыха, наличие и необычное расположение материальных ценностей.</p>
    <empty-line/>
    <p>3. Для противотанковых одиночных мин, групп мин и минных полей:</p>
    <p>— небольшие бугорки и штыри, расположенные в определенной последовательности, просадка грунта над минами;</p>
    <p>— отличие маскирующего слоя от общего фона окружающей местности по цвету и размельченности грунта, наличие борозд и ровиков.</p>
    <empty-line/>
    <p>4. Для противопехотных минных полей:</p>
    <p>— отличие маскирующего слоя от окружающего фона;</p>
    <p>— наличие установочных или оттяжных колышков, натянутых над поверхностью шнуров или проволоки.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА 15</p>
     <p>МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ КАРАУЛЬНЫХ СОБАК</p>
    </title>
    <subtitle>Общие положения</subtitle>
    <p>Караульные собаки являются важным средством усиления караулов и войсковых нарядов, повышающим надежность охраны объектов.</p>
    <p>Для выполнения этой службы следует подбирать собак физически сильных, злобных, с хорошо развитой голосовой реакцией.</p>
    <p>К выработке специальных навыков необходимо приступать после предварительного отбора животных, закрепления у них следующих приемов общего курса дрессировки: приучение к кличке, специальному снаряжению, переходить в свободное состояние, подходить к дрессировщику, садиться, ложиться, стоять, прекращать нежелательные действия, отказываться от корма, спокойно реагировать на выстрелы и другие сильные световые и звуковые раздражители, проявлять активно-оборонительную реакцию на помощника и другие.</p>
    <p>Навык приучения собаки к караульной службе вырабатывается на базе активно-оборонительной реакции поведения животного.</p>
    <p>Методы дрессировки: механический и контрастный.</p>
    <p>Условные раздражители: команда «охраняй» и жест — показ в направлении ожидаемого помощника.</p>
    <p>Безусловные раздражители: помощник и его воздействия на собаку, поглаживание дрессировщиком, лакомство.</p>
    <subtitle>Методика и техника дрессировки</subtitle>
    <p>Методика приучения собак к караульной службе, схожая почти на всех видах постов с небольшой лишь разницей в условиях выполнения упражнений. Во всех случаях вначале собак знакомят с обстановкой на посту, в результате чего у них вырабатывается спокойное реагирование на раздражители, которые могут встречаться на этих участках. Затем животных приучают к обнаружению и задержанию помощника в присутствии дрессировщика и к самостоятельной службе на посту без дрессировщика.</p>
    <p>Совершенствование данного навыка отрабатывается путем ввода разнообразных усложнений и в комплексе с другими приемами.</p>
    <p>Ознакомление собаки с постом следует начинать с прогулки в пределах охраняемой территории.</p>
    <p>Первоначальные упражнения на блок-посту и на посту глухой привязи целесообразно заканчивать тем, что собака выставляется на пост сроком на 10–15 минут. Кроме того, перед тем как поставить собаку на блок-пост, ее проводят вдоль него 2–3 раза, чтобы она привыкла к звукам, возникающим от трения блока или кольца на натянутой проволоке.</p>
    <subtitle>Особенности дрессировки собак на блок-постах</subtitle>
    <p>В начале занятия дрессировщик знакомит собаку с обстановкой на посту путем обхода с ней охраняемого участка. Затем, привязав собаку на цепь, он вновь проходите ней вдоль троса (проволоки). После чего останавливает собаку на середине поста, подает ей команду «охраняй» и одновременно показывает жестом направление, откуда ожидается появление помощника. Убедившись, что собака среагировала на команду, дрессировщик отходит от нее на 2–3 метра. Через 5–6 минут по его сигналу помощник, одетый в дрессировочный костюм, начинает движение в сторону поста с небольшими остановками, создавая при этом сильные звуки и шорохи. Как только собака среагирует на эти звуки, кинолог поощряет ее поглаживанием, периодически повторяя команду «охраняй».</p>
    <p>В это время помощник продолжает приближаться к собаке, проникает на территорию поста — через подкоп или специальный проход в ограждении и имитирует нападение на животное, нанося ему легкие удары прутом.</p>
    <p>Достаточно возбудив собаку, помощник бежит вдоль поста, увлекая ее за собой. Дрессировщик в это время следует за собакой, активизируя ее действия командами «фас» и «хорошо». Как только она пытается схватить помощника, кинолог отстегивает карабин цепи и пускает собаку на его задержание, предварительно подав команду «фас». Упражнение завершается конвоированием задержанного за пределы поста.</p>
    <p>Первоначально занятия проводятся в дневное время и обязательно в присутствии дрессировщика. Затем вводятся различные усложнения, например:</p>
    <p>— занятия проводятся в ночное время суток и при любых погодных условиях;</p>
    <p>— помощник должен находиться в укрытии и выходить из него к собаке только после того, как она обозначит его обнаружение громким лаем;</p>
    <p>— изменяется тактика действий помощника: он обязан приближаться к посту осторожно, с продолжительными остановками, периодически менять направление своего движения, при этом ограждение поста следует преодолевать, используя различные способы (через подкоп, поверх забора, через проломы в нем и др.).</p>
    <p>Во всех случаях упражнение должно завершаться задержанием помощника.</p>
    <p>После того, как у собаки выработан навык активного облаивания помощника и ведение борьбы с ним, начинают привлекать двух помощников, которые появляются на посту с различных сторон и при этом действуют следующим способом — один отвлекает собаку на себя, а другой в это время пытается проникнуть на территорию объекта. От животного в подобной ситуации требуется активная реакция на обоих «нарушителей» посредством их облаивания и задержания того из них, кто проник на пост.</p>
    <p>Продолжительность пребывания караульной собаки на посту в ходе занятий постепенно увеличивается и доводится до нормативов, предусмотренных учебной программой. Количество появлений помощника и время его пребывания на посту караульной собаки каждый раз меняется. Активные действия собаки по обнаружению и облаиванию помощника надо подкреплять регулярным выходом дрессировщика к собаке и ее поощрением.</p>
    <p>Как только у собаки прочно закрепился вырабатываемый навык, вводят усложнения, в частности, организуют дрессировку в комплексе с приемом «отказ от корма». При этом вначале животное приучают не поднимать корм, найденный на земле, а затем даваемый помощником.</p>
    <p>Указанный прием вырабатывается в следующей последовательности: помощник при подходе к собаке, которая находится рядом с дрессировщиком, предлагает ей лакомство. В случае попытки животного взять корм из его рук он ударяет собаку прутом и пытается убежать. В это время дрессировщик подает команду «фас» и пускает собаку на задержание «обидчика». Эти действия продолжаются до тех пор, пока собака не будет отказываться от лакомства. В последующем данные упражнения должны проводиться в отсутствии кинолога, он должен появляться с единственной задачей пустить собаку на задержание после того, как помощник делает попытку убежать от нее.</p>
    <subtitle>Особенности дрессировки собак на посту глухой привязи</subtitle>
    <p>Дрессировку караульных собак на посту глухой привязи осуществляют в такой же методической последовательности, что и на блок-посту, с небольшой разницей — помощник должен всегда появляться с одной и той же стороны, так как собака охраняет ограниченный участок (узкий проход, вход на КПП, входные двери в здание и т. п.). При этом собака на посту глухой привязи должна не только облаивать приближающегося помощника, но и активно вступать с ним в борьбу, не пропуская его через территорию поста.</p>
    <subtitle>Особенности дрессировки собак на посту свободного окарауливания</subtitle>
    <p>Занятия следует начинать с приучения собаки спокойно двигаться по территории поста, вначале ее водят на коротком поводке, затем на длинном и только после закрепления навыка переходят к управлению собакой без поводка.</p>
    <p>При подготовке собаки для окарауливания внутри помещения или на наружном посту надо учитывать возможность заблаговременного укрытия злоумышленника внутри помещения или охраняемого объекта. Поэтому дрессировщику необходимо начинать занятия с применения собаки для осмотра территории охраняемого объекта (помещения). При обнаружении собакой помощника ей дается возможность потрепать его за одежду. После чего помощник конвоируется за пределы поста, а собаку возвращают на прежнее место для продолжения службы.</p>
    <p>Методика приучения собаки к самостоятельной караульной службе в помещении или на посту свободного окарауливания идентична той, что используется на других постах.</p>
    <p>Навык окарауливания считается выработанным, если собака длительное время настороженно охраняет пост, оповещает громким лаем о появлении посторонних лиц и смело идет на их задержание.</p>
    <subtitle>Дрессировка собаки на посту свободного окарауливания с использованием звонка громкого боя или в паре с мелкопородной собакой</subtitle>
    <p><strong>Цель методики:</strong> выработать у собаки навык активного поиска и задержания преступника на территории поста свободного окарауливания по сигналу звонка или лая мелкопородной собаки.</p>
    <p><strong>Условные раздражители:</strong> звук звонка, лай мелкопородной собаки, вид помощника.</p>
    <p><strong>Безусловные раздражители:</strong> удары прутом, хлыстом, тряпкой.</p>
    <p>Выработка навыка начинается после развития у собаки злобы, хватки и задержания.</p>
    <p>Прием отрабатывается на базе активно-оборонительной реакции.</p>
    <p>Метод дрессировки — механический, контрастный.</p>
    <subtitle>Первый период</subtitle>
    <p><strong>Задача периода:</strong> приучение собак сосуществовать на одной территории. Для этого подбирают двух разнополых собак и, опираясь на врожденную реакцию маленькой собаки, искать защиту у большой, а большой защищать маленькую, путем ежедневного совместного кормления и выгуливания собак добиваются их дружбы. После этого собак размещают в одном вольере, где устанавливается 2-местная будка, давая им возможность привыкнуть к новому месту. В этих условиях собаки должны находиться вместе круглосуточно, их кормление производится в вольере, а выгуливание — на территории поста свободного окарауливания.</p>
    <p>Одновременно у собак вырабатывается недоверчивое отношение к человеку (помощнику), пытающемуся забрать их пищу или проникнуть на территорию поста. Для этого отрабатываются следующие подготовительные упражнения:</p>
    <p>1. Во время кормления собак на дорожке перед вольером устанавливаются кормушки. По сигналу руководителя занятия помощник в специальной одежде (дрессировочном костюме) с прутом и тряпкой в руках с криком выбегает на дорожку перед вольером. Размахивая руками и периодически вскрикивая, он постоянно движется перед собаками, имитируя нападение и похищение стоящих рядом с ними кормушек. Время воздействия на собак 1,5–2 минуты. Упражнение отрабатывается перед каждым кормлением.</p>
    <p>2. Во время выгуливания собак на посту свободного окарауливания, по сигналу руководителя занятия помощник в специальной одежде (дрессировочном костюме), имея в руках хлыст и тряпку, приближается к посту свободного окарауливания и делает попытку проникновения на него. Дрессировщик, заметив приближающегося помощника, подает собакам команду «фас». Помощник, находясь за ограждением поста, воздействует на собак, размахивая руками и периодически вскрикивая, после чего, всем своим видом показывая, что он напуган, обращается в бегство. Время воздействия помощника на собак 1,5–2 минуты. Упражнение повторяется при каждом вы гул иван и и собак на посту свободного окарауливания.</p>
    <p>Добившись недоверчивого отношения собак на появление помощника в присутствии вожатого (дрессировщика), упражнение усложняют. Собаки приучаются вести борьбу с «нарушителем» в отсутствии кинолога. Для этого он вначале осуществляет управление собаками, находясь на границе поста, затем выходит за его ограждения и на завершающем этапе дрессировки уходит из поля видимости собак, продолжая управлять ими голосом, и лишь после окончательной выработки навыка воздействие дрессировщика на собак прекращается: оно ограничивается наблюдением за работой и поощрением их после отработки упражнения.</p>
    <subtitle>Требования, предъявляемые к подбору и дрессировке мелкопородной собаки:</subtitle>
    <p>— для дрессировки в паре с караульной собакой подбирают подвижную, злобную либо злобно-трусливую собаку с сильным, уравновешенным типом ВНД, высота в холке которой не должна превышать 1/2 высоты в холке караульной собаки. Требований к породе не предъявляется;</p>
    <p>— перед использованием мелкопородной собаки в дрессировке необходимо, чтобы она была осмотрена ветеринарным врачом, прошла карантин, в процессе которого ей ставятся прививки;</p>
    <p>— ознакомление собак друг с другом начинают во время выгуливания. Если они не проявляют признаков агрессии друг к другу, их размещают в одном вольере;</p>
    <p>— к совместной дрессировке собак приступают только после того, как между ними установится хороший контакт и стремление мелкопородной собаки искать защиту у большой, а большой защищать мелкопородную;</p>
    <p>— дрессировка мелкопородной собаки аналогична с дрессировкой караульной собаки и проводится в неразрывной связи, с разницей лишь в том, что мелкопородная собака не осуществляет задержание помощников.</p>
    <subtitle>Второй период</subtitle>
    <p><strong>Задача — </strong>выработать условный рефлекс на сигнал звонка боя или лай мелкопородной собаки.</p>
    <p>Выработка условного рефлекса на звук звонка начинается после того, как собаки научены вести смелую и активную борьбу с помощником.</p>
    <p>Вблизи поста на удалении 10–20 метров устанавливается звонок громкого боя, а в месте, позволяющем наблюдать за поведением собак, устанавливается кнопочный выключатель. Дрессировщик заходит на пост караульных собак, подзывает собак к себе, играет с ними и ждет сигнала звонка. Руководитель занятия в это время инструктирует помощника, который после инструктажа располагается в 20–30 метрах от поста в готовности к действиям.</p>
    <p>По сигналу руководителя занятия (звука звонка) помощник, имея в руках хлыст (прут), тряпки, приближается к посту и влезает на ограждение. Дрессировщик, заметив помощника на ограждении, подает собакам команду «фас» и ориентирует их на помощника. Помощник ведет активную борьбу с собаками, показывая в то же время, что он их боится, для чего во время борьбы, когда собаки хватают тряпку или дрессировочный костюм, издает крики, присущие человеку, ощущающему боль или страх.</p>
    <p>Убедившись, что собаки достаточно возбуждены, руководитель подает сигнал помощнику покинуть территорию поста.</p>
    <p>Дрессировщик успокаивает собак, после чего упражнение повторяется.</p>
    <p>В процессе отработки упражнений помощник периодически появляется в разных местах поста, добиваясь тем самым у караульной собаки настороженного окарауливания территории всего поста и реагирования на звонок громкого боя или лай мелкопородной собаки.</p>
    <p>После того, как у собаки выработан навык активного облаивания помощника и ведения с ним борьбы, начинают привлекать двух помощников, которые по сигналу звонка с интервалом в 10–15 секунд появляются на разных флангах поста свободного окарауливания.</p>
    <p>Убедившись, что собаки активно реагируют на появляющихся помощников, руководитель занятия направляет их на преодоление ограждения, добиваясь от животных смелой борьбы с «нарушителями» и громкого лая.</p>
    <p>Выработав у собак условный рефлекс на звонок и ведение борьбы с двумя помощниками, преодолевающими ограждения, руководитель вводит усложнения. Например, один из двух помощников пытается преодолеть пост. Как только собаки начинают вести борьбу с ним, на территории поста появляется второй помощник, в этом случае животные должны активно переключаться на второго «нарушителя».</p>
    <p>Задача считается завершенной, если собаки громким лаем оповещают о появлении посторонних и, при попытке проникновения через пост, осуществляют их задержание.</p>
    <subtitle>Третий период</subtitle>
    <p><strong>Задача — </strong>приучение пары собак к самостоятельному несению службы на посту свободного окарауливания, закрепление и стабилизация условного рефлекса на звук звонка и лай мелкопородной собаки.</p>
    <p>Дрессировщик находится рядом с постом. Помощники через 10–15 секунд после звонка пытаются преодолеть ограждение поста свободного окарауливания. Дрессировщик находится вне пределов поста, командами «фас» и «хорошо» поощряет агрессивные действия собак.</p>
    <p>Добившись положительных результатов, дрессировщик постепенно уходит от поста на все большее расстояние, вырабатывая у собак полную самостоятельность в действиях.</p>
    <p>После того, как руководитель занятия закрепил у собак навык активного реагирования на звук звонка и проявление агрессии на помощников, он вводит следующие усложнения:</p>
    <p>— занятия проводятся в различное время суток;</p>
    <p>— собак приучают не брать корм с земли и с рук;</p>
    <p>— вырабатывается безразличное отношение собак к сильнодействующим световым, звуковым раздражителям.</p>
    <p>Тренировки караульных собак на посту свободного окарауливания целесообразно проводить минимум 5 раз в месяц и в различное время суток.</p>
    <p>Задача считается решенной, если собаки самостоятельно продолжительное время окарауливают пост, при этом оповещают лаем о появлении на их территории посторонних лиц, а при необходимости осуществляют их задержание, выполняют эти действия в любое время суток и в любых климатических условиях.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ СЛОВАРЬ</p>
   </title>
   <p><strong>Автоматизация навыка — </strong>усвоение выработанного в процессе дрессировки навыка до такой степени, что его выполнение осуществляется в самых разнообразных условиях, в том числе и при наличии отвлекающих раздражителей.</p>
   <p><strong>Адаптация — </strong>комплекс морфофизиологических и поведенческих особенностей особи, популяции, вида, обеспечивающий успех в конкурентной борьбе или приспособления к специфическим условиям внешней среды.</p>
   <p><strong>Активность — </strong>всеобщее качество живой материи вступать во взаимодействие с окружающей средой.</p>
   <p><strong>Активность переадресованная — </strong>действие, совершаемое животным в конфликтной ситуации, направленное не на участника конфликта (обидчика), а на объект более низкого ранга или какой-нибудь посторонний предмет.</p>
   <p><strong>Акцептор результата действия — </strong>элемент функциональной системы, формирующийся после стадии принятия решения, обладающий свойством предвидения будущего результата. Акцептор результата действия является материалистической основой для исследования и понимания понятия «цель поведения». После достижения результата в акцепторе результата действия происходит сопоставление, сличение параметров будущего результата с параметрами реального результата.</p>
   <p><strong>Аллель — </strong>различные формы одного и того же гена в одинаковых участках (локусах) гомологичных хромосом, определяющие варианты развития определенного признака. У одного организма в диплоидной клетке может присутствовать не более двух аллелей, в половых клетках по одному аллелю; наследование подчиняется законам Менделя.</p>
   <p><strong>Анализатор — </strong>система нервных образований у человека и животных, осуществляющая восприятие и анализ раздражении из внешней и внутренней среды. Обеспечивает взаимодействие организма и среды. Составными элементами анализатора являются рецепторы, проводящие пути и нервные центры в коре головного мозга. В соответствии с модальностью ощущений анализаторы подразделяются на болевые, вестибулярные, вкусовые, зрительные, интерцептивные, обонятельные, тактильные, температурные, слуховые, анализаторы мышечно-суставного чувства (проприоцептивные). В современной литературе часто употребляется аналогичное понятие — сенсорная система.</p>
   <p><strong>Аномалия — </strong>отклонение от нормы какого-либо свойства, признака или их совокупности (строение, развитие, физиология, поведение), может быть по происхождению как врожденной, так и приобретенной.</p>
   <p><strong>Антропосоциогенез</strong> — процесс эволюционно-исторического формирования человека и человеческого общества под влиянием биологических и социальных факторов (наследственность, изменчивость, естественный отбор, труд, мышление, речь).</p>
   <p><strong>Антропофобия (боязнь человека)</strong> — одна из характерных особенностей диких животных, которая преодолевалась в процессе одомашнивания.</p>
   <p><strong>Апортировка — </strong>подноска собакой какого-либо предмета. Эта способность формируется на основе врожденных задатков путем дрессировки.</p>
   <p><strong>Ареал — </strong>область, зона географического распространения систематической группы организмов.</p>
   <p><strong>Археология — </strong>наука, изучающая историю человеческого общества по материальным остаткам жизнедеятельности людей (орудия труда, сосуды, оружие, украшения, целые поселения, могильники, кости животных).</p>
   <p><strong>Ассоциация — </strong>связь психических явлений, формирующаяся по определенным законам (смежность в пространстве, во времени и др.).</p>
   <p><strong>Афферентация</strong> — передача нервного возбуждения от периферических нервных окончаний к центральным нейронам коры головного мозга.</p>
   <p><strong>Афферентация обратная — </strong>поток сенсорных нервных импульсов в нервный центр, посредством которого последний производит оценку качества выполнения рефлекторного акта и получает информацию о достижении конечного результата.</p>
   <p><strong>Биолог-кинолог — </strong>специалист с высшим образованием, обладающий знаниями в области разведения, содержания, подготовки и использования собак в соответствии и на основе достижений современных биологических наук.</p>
   <p><strong>Боль — </strong>вид ощущений дискомфортного, неприятного характера, возникающий при чрезмерном раздражении рецепторов, а также при повреждении тканей и органов или патологических процессах в них. Боль имеет важное защитное значение, так как вызывает у животного стремление освободиться, а в дальнейшем избежать ситуации и источника раздражении, вызывающих боль.</p>
   <p><strong>Вид — </strong>качественно обособленная форма живых существ, являющаяся основной единицей эволюционного процесса. У перекрестно оплодотворяющихся организмов вид является совокупностью популяций, особи которых способны в естественных условиях к скрещиванию и образованию плодовитого потомства, но обычно не скрещивающихся с особями других видов. Занимают общий ареал и свою экологическую нишу, обладают рядом общих морфофизиологических, биохимических и этологических свойств. Вид — основная структурная единица в систематике, обозначается двумя латинскими словами (бинарная номенклатура), например, Canis familiaris.</p>
   <p><strong>Взаимоотношения ролевые — </strong>активность, основанная на иерархической структуре в сообществе. У каждого индивидуума в сообществе есть свое место, и он должен его демонстрировать своим поведением (т. е. играть роль).</p>
   <p><strong>Возбудимость — </strong>способность нервных, мышечных и железистых клеток и тканей при изменении внешней и внутренней среды (раздражения) переходить в состояние физиологической активности.</p>
   <p><strong>Время реакции</strong> — время от появления стимула до начала реакции на него.</p>
   <p><strong>Выборка вещи</strong> — 1) один из приемов специального курса дрессировки, предназначенный для приучения собаки к поиску и обнаружению предмета в выборочном ряду по его индивидуальному запаху; 2) сложный психический, нервно-мышечный и поведенческий процесс, сопровождающийся забором запаховой информации, оценкой и отношением к ней, завершающийся выбором объекта поиска по заданному запаху.</p>
   <p><strong>Высшая нервная деятельность (ВНД)</strong> — один из разделов знаний о поведении, предметом которого являются нейрофизиологические механизмы адекватного отражения внешнего мира и адекватные отношения целостного организма к окружающей внешней среде.</p>
   <p><strong>Ген — </strong>единица наследственного материала (генетической информации); участок молекулы ДНК, содержащий информацию о первичной структуре одного белка. Важнейшие свойства гена состоят в сочетании высокой устойчивости (неизменяемость в ряду поколений) со способностью к наследственным изменениям (мутациям), которые дают материал для естественного отбора.</p>
   <p><strong>Генезис — </strong>ход событий от времени зарождения чего-то до какого-то наблюдаемого состояния, т. е. происхождение, процесс формирования, например, органа в ходе эмбрионального развития, вида в процессе эволюции.</p>
   <p><strong>Генеалогия</strong> (родословная) — система родственных связей какой-либо особи с рядом предков, построение которой существенно для селекционной работы, в частности, в племенном собаководстве.</p>
   <p><strong>Геном — </strong>совокупность генов, содержащихся в гаплоидном (одинарном — характерно для половых клеток) наборе хромосом.</p>
   <p><strong>Генотип — </strong>совокупность всех наследственных факторов (генов) клетки, связанных как с ядром (геном), так и цитоплазмой (плазмогены). Он является наследственной основой организма и результатом развития предковых форм. Термин «генотип» впервые употребил датский биолог Иогансен в 1909 г.</p>
   <p><strong>Гетерозигота</strong> — содержание в клетках тела разных генов аллельной пары (например А а) вследствие соединения гамет с разными аллелями (например, А и а). При размножении происходит расщепление, при котором особи несут признаки, контролируемые разными аллелями (А и а).</p>
   <p><strong>Гибрид — </strong>организм, полученный в результате скрещивания разнородных в генетическом отношении родительских форм.</p>
   <p><strong>Голод</strong> — субъективное, эмоциональное выражение объективной пищевой потребности организма, направляющее животное на активный поиск и потребление пищи.</p>
   <p><strong>Голос (лай)</strong> — звуки, издаваемые животным (собакой), как способ коммуникативного выражения своего отношения к происходящему. Различают в голосе собак лай, вой, скуление, визг, рычание, фырканье. Лай выступает в роли акустического сигнала, предупреждающего об опасности, сборе, призыве человека или члена стаи, возбуждения, удовольствия или радости, злобы, брачного поведения, враждебности, дружелюбия, настроения. Опытный кинолог по типу и характеру лая определяет состояние собаки нее отношение к объекту вокализации. Генетически наследуемый признак — африканские собаки басенджи не лают.</p>
   <p><strong>Гоминиды — </strong>семейство отряда приматов, включающее высших предков человека и современных людей.</p>
   <p><strong>Гомозигота</strong> — содержание клетками организма одинаковых генов данной аллельной пары (например, АА или аа), возникающее вследствие соединения половых клеток, несущих одинаковые аллели данного гена. При размножении таких организмов не обнаруживается расщепления признаков.</p>
   <p><strong>Грацильность</strong> — утрата в процессе эволюции у человека и домашних животных по сравнению с их предками большой массы тела, физической силы, облегчение скелета и другие.</p>
   <p><strong>Дарвинизм — </strong>теория эволюции органического мира, раскрывающая закономерности его исторического развития, основу которого составляют изменчивость, наследственность и естественный отбор.</p>
   <p><strong>Демонстрация — </strong>поведенческий акт, выражающийся в специфических позах, мимике, вокализации, движениях, посредством которых животные именно демонстрируют свои физические данные, положение в иерархической лестнице сообщества и другие. В результате демонстрация позволяет избежать прямое физическое столкновение.</p>
   <p><strong>Демонстрация агрессивная — </strong>заменитель настоящей драки в виде комплекса действий во время конфликта между особями одного вида, сигнализирующего о намерениях.</p>
   <p><strong>Детерминизм — </strong>система взглядов на причинную обусловленность природных, социальных и психических процессов, которая лежит в основе научного мировоззрения.</p>
   <p><strong>Дикость — </strong>поведенческие особенности, характерные для неприрученных, неодомашненных животных, выражающиеся в боязни человека, в постоянной тревожной готовности к бегству, в низком пороге пассивно-оборонительной реакции.</p>
   <p><strong>Диморфизм половой — </strong>морфологические отличия членов популяции, связанные с половой принадлежностью.</p>
   <p><strong>Диэстральность</strong> — характеристика одомашненных псовых, которая выражается в наличии двух циклов половой активности в течение года.</p>
   <p><strong>Доместикация — </strong>процесс, в результате которого дикие животные становятся домашними, приобретая ряд признаков; среди этих признаков терпимое (лояльное) отношение к человеку, уменьшение массы головного мозга, изменения кожного покрова, цвета и структуры шерсти, закрученность хвоста, повислость ушей, вариабельность размеров тела, нарушение сезонности размножения и другие.</p>
   <p><strong>Доминирование — </strong>преобладание эффекта действия определенного гена в процессе реализации генотипа в фенотипе, выражающееся в том, что доминантный ген более или менее подавляет действие другого (рецессивного) гена, и рассматриваемый признак «подчиняется» ему.</p>
   <p><strong>Доминанта — </strong>временно господствующая рефлекторная система, организующая нервные центры на целесообразное поведение, в которой доминантный очаг возбуждения притягивает к себе возбуждение из других нервных центров при одновременном подавлении их деятельности и определяет характер ответной реакции организма на любое внешнее и внутреннее раздражение.</p>
   <p><strong>Дрейф генов — </strong>изменение частоты встречаемости генов в популяции в ряде поколений под действием случайных факторов. Особенно этот феномен проявляется в малых по численности особей популяциях, в которых увеличивается частота близкородственного скрещивания (инбридинг), что приводит к утрате одних и закреплению других аллелей и выщеплению гомозиготных форм.</p>
   <p><strong>Дрессировка — </strong>научение животных реагировать определенным способом или выполнять определенные действия по команде хозяина как способ подготовки к какому-либо роду деятельности. Методологическими основами дрессировки являются теория условных рефлексов, этология, зоопсихология.</p>
   <p><strong>Дрессируемость собаки — </strong>способность собаки к дрессировке, определяется быстротой выработки у нее условных рефлексов и формирование из них сложных навыков.</p>
   <p><strong>Дуга рефлекторная — </strong>совокупность морфофункциональных образований, необходимых для осуществления рефлекса, включающая рецептор, афферентное звено, центральный нейрон, эфферентное звено, эффектор.</p>
   <p><strong>Жест — </strong>движение рукой в сочетании с положением тела дрессировщика, на которое у собаки вырабатываются определенные поведенческие действия, необходимые в тех или иных видах служебной деятельности.</p>
   <p><strong>Забывание — </strong>процесс, заключающийся в невозможности воспроизведения ранее закрепленного в памяти.</p>
   <p><strong>Задача — </strong>цель, заданная в определенных условиях.</p>
   <p><strong>Запах — </strong>субъективное отражение свойств веществ, воспринимаемое обонянием.</p>
   <p><strong>Запах индивидуальный — </strong>присущая только определенному индивидууму специфическая совокупность молекул летучих веществ в его продуктах жизнедеятельности.</p>
   <p><strong>Запах человека — </strong>специфическая совокупность молекул летучих веществ (среди них наиболее важны алифатические кислоты), которые выделяются телом человека в окружающую среду в виде продуктов жизнедеятельности.</p>
   <p><strong>Запечатление (импринтинг)</strong> — особая форма становления поведения, не требующая подкрепления, приуроченная к ограниченному периоду времени после рождения, именуемому критическим или чувствительным периодом. Эта форма поведения обеспечивает обычно необратимую и очень устойчивую избирательность к внешним стимулам и создает фундамент индивидуального жизненного опыта.</p>
   <p><strong>Зигота — </strong>клетка, образующаяся в результате слияния мужской и женской половых клеток, т. е. оплодотворенная яйцеклетка.</p>
   <p><strong>Знак ольфакторный — </strong>запаховая метка, оставляемая особями обоего пола. Способ коммуникации у многих животных, в том числе и у псовых, организующий территориальное и половое поведение.</p>
   <p><strong>Зоопсихология — </strong>наука о проявлениях, закономерностях, развитии и формах психической деятельности животных, о происхождении и развитии этой формы деятельности животных, о происхождении и развитии этой деятельности в онто- и филогенезе у животных, предпосылках и предыстории человеческого сознания, т. е. наука о поведенческом аспекте психических процессов.</p>
   <p><strong>Иерархия — </strong>порядок подчинения одних особей другим в сообществе животных, регулирующий доступ к пище, убежищу, особям противоположного пола, т. е. иерархия — способ регуляции жизни сообщества, группы.</p>
   <p><strong>Изменчивость — </strong>всеобщее свойство живых существ реагировать на воздействия факторов среды морфофизиологическими изменениями, имеющими наследственную (генотипическую) и не наследственную (модификационную, паратипическую) природу. Генотипическая изменчивость обусловлена возникновением мутаций генов или их комбинаторикой при скрещивании. Модификационная изменчивость обусловлена внешними факторами и не закрепляется в генотипе.</p>
   <p><strong>Инбридинг — </strong>скрещивание близкородственных особей (родителей с детьми, братьев и сестер и др.). Инбридинг, с одной стороны, в результате возрастания гомозиготности сопровождается инбредной депрессией (снижение жизнеспособности потомства), с другой стороны, является важнейшим методическим приемом в селекции, закрепляющим в фенотипе потомства определенные (предусмотренные стандартом породы) признаки.</p>
   <p><strong>Индивид — </strong>отдельное живое существо, представитель биологического вида.</p>
   <p><strong>Инсайт</strong> — поведенческая форма правильного решения инструментальной двигательной части задачи в отличие от способа проб и ошибок путем внезапного схватывания целостной ситуации («интуитивного озарения»).</p>
   <p><strong>Инстинкт — </strong>жизненно важная целенаправленная адаптивная форма поведения, обусловленная врожденными механизмами, реализующаяся входе онтогенетического развития, характеризующаяся строгим постоянством (стереотипностью) своего внешнего проявления у данного вида организмов и возникающая на специфические раздражители внешней и внутренней среды организма.</p>
   <p><strong>Интеллект</strong> — относительно устойчивая структура умственных способностей высших животных, обеспечивающая решение нестандартных задач как путем опыта (проб и ошибок), так и вычленения на основе конкретно-чувственного восприятия причинно-следственных связей. У человека достигает наивысшей степени.</p>
   <p><strong>Качества собаки рабочие — </strong>способность (или неспособность) собаки, основанная как на врожденных задатках, так и на системе общей и специальной дрессировки, качественно выполнять те функции, для которых производилась ее селекция и подготовка.</p>
   <p><strong>Кванты поведения — </strong>функциональные элементы поведенческой деятельности организма в течение определенного интервала времени, заканчивающиеся определенным результатом (например, один шаг при ходьбе).</p>
   <p><strong>Кинология — </strong>наука о собаках, предметом изучения которой является происхождение собаки, разнообразие пород и процесс породообразования; строение, физиология и поведение собаки; содержание, разведение, селекция, кормление, болезни и лечение собак; подготовка собак (воспитание, дрессировка, экспертиза и др.) для служебных, охотничьих и других целей.</p>
   <p><strong>Кинология военная — </strong>раздел науки кинологии, изучающий разведение, содержание, подготовку и применение собак в военном деле.</p>
   <p><strong>Коммуникация акустическая — </strong>форма взаимодействия и передача специфической информации между особями, где способами сигнализации являются издаваемые животными звуки.</p>
   <p><strong>Конституция — </strong>типологические особенности совокупности морфологии (телосложения, экстерьера), физиологии и нервно-психических свойств особи, которое формируется в результате интеграции наследственных и приобретенных свойств.</p>
   <p><strong>Конфликт мотиваций — </strong>поочередное преобладание одной из побудительных причин поведенческой активности.</p>
   <p><strong>Концентрация пороговая — </strong>минимальное количество молекул летучих веществ в единице объема воздуха, которое способно вызвать обонятельное ощущение.</p>
   <p><strong>Корреляция — </strong>мера связи явлений действительности или фактов эксперимента, их взаимозависимость.</p>
   <p><strong>Коэволюция</strong> — параллельная, совместная, сопряженная, взаимоадаптированная эволюция экологически связанных двух живых форм, например, хищник-жертва, паразит-хозяин и др.</p>
   <p><strong>Лабильность — </strong>способность нервных клеток быстро переходить из возбужденного состояния в тормозное и наоборот.</p>
   <p><strong>Лакомство — </strong>небольшие кусочки пищи (мясо, колбаса, сыр и др.) с существенными для собаки вкусовыми качествами, используемые в дрессировке в качестве поощрения и подкрепления требуемого поведения.</p>
   <p><strong>Летальный — </strong>фактор, ведущий к гибели организма.</p>
   <p><strong>Локус — </strong>участок хромосомы, в котором локализован ген.</p>
   <p><strong>Лояльность</strong> — способность терпимо, благосклонно относиться к чему-либо, в частности, в процессе доместикации собачьего предка, его отбор шел в направлении лояльности к человеку.</p>
   <p><strong>Макросматики</strong> — животные с высокой степенью развития обоняния. К макросматикам относится большинство млекопитающих, среди которых псовые занимают особое место.</p>
   <p><strong>Мезолит — </strong>средний каменный век, переход от палеолита к неолиту Этап исторического развития человека после отступления ледников, характеризующийся продолжением охотничье-собирательного образа жизни, но отличается от палеолита появлением микролитических кремниевых орудий, изобретением лука, стрел. Начался около 11–12 тыс. лет назад, быстро закончился переходом к земледелию на Ближнем Востоке (неолит) и затянулся в других регионах, например, в Британии до конца 4 тысячелетия до н. э.</p>
   <p><strong>Меланхолия — </strong>тип темперамента по Гиппократу — индивид, склонный к грусти, подавленности, повышенной впечатлительности и депрессии. По Павлову меланхолик — обладатель слабого типа высшей нервной деятельности, в частности, и возбудительных, и тормозных процессов, что обеспечивают этому типу темперамента и ВНД своеобразную приспособляемость к условиям внешней среды.</p>
   <p><strong>Метаболизм — </strong>изменение, превращение. Совокупность химических и физических превращений, происходящих в живом организме и обеспечивающих его жизнедеятельность во взаимосвязи с внешней средой.</p>
   <p><strong>Метод генетический — </strong>способ изучения психических явлений, состоящий в анализе процесса их возникновения и развития от низших форм к высшим.</p>
   <p><strong>Методика дрессировки — </strong>научно обоснованная система правил выработки у собак условных рефлексов и формирования сложных навыков.</p>
   <p><strong>Методы дрессировки — </strong>комплекс способов и приемов, при помощи которых у дрессируемой собаки вырабатываются условные рефлексы.</p>
   <p><strong>Метод дрессировки контрастный — </strong>основан на положительном (поощрении) и отрицательном (наказании, принуждении) подкреплении необходимой последовательности действий животного. Как правило, способствует ускорен ному и прочному закреплению формируемого навыка.</p>
   <p><strong>Миграция — </strong>периодическое и непериодическое перемещение животных за пределы участка обитания особи или всей популяции в связи с сезонными изменениями условий окружающей среды, прохождением животными цикла развития, истощения ресурсов, переуплотнения популяции.</p>
   <p><strong>Микросматики</strong> — животные со слабой степенью развития обоняния среди млекопитающих, например, рукокрылые, приматы.</p>
   <p><strong>Множественный аллелизм — </strong>существование какого-либо гена не в двойном аллельном состоянии, а в виде нескольких аллелей. Это вызывается многократным мутированием исходного доминантного гена. Например, часто возникают серии множественных аллелей гена, контролирующего синтез пигмента шерсти у собак. Каждый новый аллель такой серии вызывает новую окраску шерсти.</p>
   <p><strong>Модальность — </strong>качественная характеристика ощущений и восприятии, указывающая на их принадлежность определенным органам чувств, например, зрительным, слуховым, тактильным и др.</p>
   <p><strong>Модификация — </strong>ненаследственные изменения признаков в организме, возникающие под воздействием изменившихся условий среды. Модификации ограничены наследственностью, т. е. возникают в пределах нормы реакции при данном генотипе.</p>
   <p><strong>Модификационная</strong> изменчивость — не наследственная изменчивость организма в течение его онтогенеза, образующаяся в результате модификаций.</p>
   <p><strong>Моногамия — </strong>единобрачие, спаривание самца с одной самкой в течение одного или нескольких сезонов с возможным участием самца в воспитании потомства и формировании стаи на основе родственных отношений.</p>
   <p><strong>Монофилия — </strong>происхождение группы организмов от единого общего предка. Этот принцип составляет основу современной систематики и эволюционной теории.</p>
   <p><strong>Моноэстральный</strong> — характерная особенность полового цикла диких животных, выражающаяся в наличии в течение года одного цикла половой активности.</p>
   <p><strong>Мотив — </strong>побуждение к деятельности, связанное с удовлетворением определенной потребности.</p>
   <p><strong>Мотивация — </strong>то, что делает поведение целенаправленным благодаря нейрофизиологическому механизму активизирования мозговых структур, который побуждает совершать действия для удовлетворения имеющейся потребности.</p>
   <p><strong>Мотивация доминирующая — </strong>преобладающая побудительная причина к какому-либо действию.</p>
   <p><strong>Мутация — </strong>естественно и искусственно возникающие изменения наследственных свойств организма (его генотипа).</p>
   <p><strong>Навык — </strong>важнейшая форма научения у животных, которая строится на информации, полученной путем собственного активного поиска раздражителей, либо в ходе общения с другими животными, коммуникацией, куда относятся такие случаи подражания или обучения (человеком — животного, взрослой особью — детеныша и т. п.).</p>
   <p><strong>Нарушитель — </strong>человек, нарушивший государственную границу, общественный порядок, требования закона, установленных правил и режимных мероприятий. Для поиска, задержания и обезвреживания опасных нарушителей применяют служебных собак в соответствии с требованиями инструкций и других нормативных документов, разработанных и утвержденных согласно действующим законам.</p>
   <p><strong>Наряде собакой</strong> — группа лиц, усиленная кинологом со служебной собакой для выполнения задач служебного назначения.</p>
   <p><strong>Наследственность — </strong>фундаментальное свойство живых существ повторять в ряду поколений сходные признаки и свойства.</p>
   <p><strong>Наталкивание</strong> — использование ориентировочно-исследовательского инстинкта для пробуждения интереса к какой-либо деятельности.</p>
   <p><strong>Натравливание — </strong>побуждение собаки к нападению на зверя или человека.</p>
   <p><strong>Научение</strong> — одно из основных понятий этологии и зоопсихологии. Научение состоит в приобретении знаний, умений и навыков и охватывает широкий круг явлений, составляющих индивидуальный опыт особи: привыкание (габитуация), запечатление (импринтинг), образование условных связей, сложных двигательных навыков, реакций сенсорного различения и др.</p>
   <p><strong>Научение ассоциативное — </strong>пассивная форма научения, основанная на совпадении во времени двух раздражителе и (стимулов): индивидуального (безразличного) и биологически значимого, в результате чего между ними на нейрофизиологическом уровне формируется ассоциация (временная связь), и первый раздражитель приобретает сигнальное значение, запускает рефлекторную реакцию (условный рефлекс), соответствующую биологической значимости второго.</p>
   <p><strong>Настороженность — </strong>напряженно-внимательное состояние собаки в ожидании неприятных, опасных или других действий со стороны другого животного или незнакомого человека.</p>
   <p><strong>Научение неассоциативное — </strong>активная форма научения в результате действия, осуществляемая на основе психонервного поведения (образа), инструментальных (оперантных) рефлексов, инсайта, экстраполяции и др.</p>
   <p><strong>Научение оперантное — </strong>образование навыка, основанное на подкреплении, вознаграждении только определенных действий из того репертуара, который совершает животное для удовлетворения текущих потребностей в свободном спонтанном режиме проб и ошибок.</p>
   <p><strong>Нейрофизиология — </strong>один из разделов физиологии, изучающий механизмы деятельности нервных клеток, нервных центров и нервной системы.</p>
   <p><strong>Неолит — </strong>новокаменный век, период человеческой истории после мезолита, характеризующийся переходом человека отохотничье-собирающего, кочевого образа жизни к оседлому. В этот период развивается земледелие и происходит одомашнивание животных. Для изготовления орудий по-прежнему используется камень.</p>
   <p><strong>Неотения — </strong>способность некоторых видов животных размножаться на таких стадиях индивидуального развития, которые у близких форм являются промежуточными (личиночными, фетальными, ювенильными) с утратой способности к дальнейшему метаморфозу.</p>
   <p><strong>Неофобия</strong> — боязнь нового, важная для существования в дикой природе психофизическая особенность животных. При воспитании собаки это свойство преодолевается путем постепенного увеличения круга знакомых ей предметов и пр.</p>
   <p><strong>Нерв афферентный — </strong>нервное волокно, проводящее нервный импульс от органов чувств к центральной нервной системе.</p>
   <p><strong>Нерв эфферентный — </strong>нервное волокно, проводящее нервные импульсы из центральной нервной системы к исполнительному органу.</p>
   <p><strong>Нрав — </strong>сложившийся обычный характер поведения собаки в отношении к человеку, другим собакам, домашним и диким животным. Он может быть добрым, злым, доверчивым, недоверчивым, спокойным, возбудимым, ласковым, агрессивным.</p>
   <p><strong>Обмен веществ (метаболизм)</strong> — последовательное потребление, превращение, использование, накопление и потеря веществ и энергии в живых существах в процессе жизни. Одно из фундаментальных свойств живого, позволяющее ему самосохраняться, расти, развиваться, самовоспроизводиться и адаптироваться к условиям окружающей среды.</p>
   <p><strong>Обоняние — </strong>способность животных воспринимать определенные классы химических соединений, находящихся во внешней среде, посредством специализированных хеморецепторов, расположенных в органе обоняния. Обоняние обеспечивает животным возможность реагировать на биологически значимые химические стимулы — обонятельные раздражители, которые находятся в относительно небольших концентрациях в среде, окружающей организм. Сигнализирует о наличии в ней других особей, пищи, вредных факторов. Полагают также, что посредством обоняния происходит определение пригодной для обитания новой среды или узнавание «своей» (например, у мигрирующих водных позвоночных). По степени развития обоняния животные делятся на макросматиков и микросматиков.</p>
   <p><strong>Обонятельная ориентация — </strong>способность собаки по запахам ориентироваться в окружающей среде.</p>
   <p><strong>Обонятельная чувствительность — </strong>порог обоняния, который определяется минимальным количеством запахового вещества, необходимого для ощущения запаха.</p>
   <p><strong>Обучение — </strong>целенаправленный, планомерный систематический процесс овладения знаниями, умениями и навыками, которые наряду с воспитанием составляет суть педагогического процесса. В зоопсихологии и этологии сходный по сути процесс принято называть научением. Однако, по причине сходства содержания этих понятий, они нередко используются как синонимы, что допустимо, но не совсем корректно.</p>
   <p><strong>Одорология — </strong>наука о запахах, предметом изучения которой являются физико-химические свойства пахучих веществ, механизмы физического и биологического воздействия этих веществ на организм, способы сохранения запахов с их последующей идентификацией посредством специально подготовленной собаки.</p>
   <p><strong>Одорология криминалистическая — </strong>одно из направлений практической одорологии, спецификой которой является использование специально подготовленной служебной собаки для идентификации запахоносителей при раскрытии и расследовании уголовных преступлений.</p>
   <p><strong>Онтогенез — </strong>индивидуальное развитие индивида от оплодотворенного яйца до конца жизни особи.</p>
   <p><strong>Орган — </strong>часть организма, имеющая определенное строение, функции, местоположение.</p>
   <p><strong>Орган обоняния — </strong>расположен в носовой полости и является периферической частью обонятельного анализатора. Обонятельные рецепторы, реагирующие на молекулы пахучих веществ, включены в слизистую оболочку верхнего носового хода носовой полости. Отростки обонятельных рецепторов образуют обонятельные нити, которые проходят через отверстия решетчатой кости и входят в обонятельные луковицы обонятельного тракта.</p>
   <p><strong>Организм — </strong>отдельное живое существо, реальный носитель жизни, существующее как целостная система и обладающее такими свойствами, как обмен веществ, рост, развитие, размножение, наследственность, изменчивость, реактивность. Многоклеточный организм как целостная система включает в себя следующие уровни организации: клеточный, тканевой, органный, системный.</p>
   <p><strong>Отбор дестабилизирующий — </strong>одна из форм отбора, в результате которого в популяции возникает нарушение геномного гомеостаза и резкое усиление формообразования. Дестабилизирующий отбор возникает в процессе доместикации диких животных.</p>
   <p><strong>Отбор естественный — </strong>процесс избирательного выживания и воспроизведения организмов входе эволюции. Обусловливает относительную целесообразность строения и функций организмов, преимущественного выживания наиболее приспособленных и гибель наименее приспособленных особей. В ходе естественного отбора популяции постепенно приобретают новые признаки, что приводит к образованию новых видов. Естественный отбор — основной движущий фактор эволюции.</p>
   <p><strong>Отбор искусственный — </strong>процесс, в котором воспроизведение организмов производится человеком в соответствии с его хозяйственными и духовными потребностями, а не по принципу наиболее жизнеспособных. По этому способу создано все разнообразие доместицированных человеком живых существ (породы, сорта).</p>
   <p><strong>Отбор стабилизирующий — </strong>одна из форм естественного отбора, направленная на сохранение в ряду поколений средней величины признака, т. е. к уменьшению изменчивости.</p>
   <p><strong>Отражение действительности опережающее — </strong>свойства живых существ на основе механизма условных рефлексов и памяти предвидеть будущие события и формировать адаптивное поведение к этим событиям.</p>
   <p><strong>Офицер-кинолог — </strong>офицер, обладающий знаниями разведения, содержания, подготовки и применения служебных собак, а также владеющий методикой обучения специалистов-кинологов.</p>
   <p><strong>Ощущение — </strong>отражение свойств предметов объективного мира в субъективной форме при их воздействии на органы чувств. Качественная специфика ощущений (модальность) многообразна и включает осязательные, обонятельные, вкусовые, зрительные, слуховые и др.</p>
   <p><strong>Ощущения интероцептивные — </strong>ощущения, сигнализирующие о внутреннем состоянии организма.</p>
   <p><strong>Ощущения кинестезические — </strong>ощущения движения органов своего тела как результат раздражения проприорецепторов.</p>
   <p><strong>Палеолит</strong> — древнекаменный век, начинается около 2 млн. лет назад с появлением рода человека и с использованием каменных орудий. Образ жизни — охотник, собиратель. За этот период сменилось несколько видов человека.</p>
   <p><strong>Палеонтология — </strong>научная дисциплина, исследующая ископаемые организмы, условия их жизни и захоронения.</p>
   <p><strong>Память — </strong>способность живых систем к приобретению и использованию индивидуального опыта. Одно из основных свойств нервной системы, выражающееся в способности длительно хранить информацию о событиях внешнего мира и реакциях организма.</p>
   <p><strong>Память оперативная — </strong>вид памяти, проявляющийся в ходе выполнения определенной деятельности.</p>
   <p><strong>Партнер социальный</strong> — роль, которую выполняет собака в жизни человека для удовлетворения его нереализованных в силу разных причин социальных потребностей (дефицит общения, неудовлетворенность его качеством, нереализованная потребность заботы о ком-либо и др.).</p>
   <p><strong>Пежина — </strong>светлое пятно той или иной формы на общем преобладающем фоне окраски волосяного покрова зверей.</p>
   <p><strong>Период критический чувствительный</strong> — интервал времени после рождения особи, в течение которого формируется ранний опыт, оказывающий наиболее существенное влияние на последующее становление поведения развивающегося организма (запечатление).</p>
   <p><strong>Питомник войсковой — </strong>войсковой объект, предназначенный и оборудованный для содержания и разведения служебных собак.</p>
   <p><strong>Плотоядные — </strong>животные, питающиеся другими животными, червями, насекомыми, рыбами, амфибиями и т. д.</p>
   <p><strong>Побуждение — </strong>внутренние стимулы, заставляющие животное предпринимать действия для удовлетворения своих потребностей.</p>
   <p><strong>Поведение — </strong>комплекс активных действий животных в ответ на внешние и внутренние воздействия. Включает индивидуальную приспосабливаемость, различные формы рефлексов, обучение, взаимодействие с особями своего вида и др. видов, в том числе с особями своей популяции (социальное поведение), половыми партнерами (половое поведение), потомками (забота о потомстве, родительское поведение). Поведение животных является предметом многих наук: нейрофизиологии, физиологии высшей нервной деятельности, зоопсихологии, бихевиоризма, этологии, генетики и др.</p>
   <p><strong>Поведение агонистическое — </strong>комплекс поведенческих реакций разнообразного типа, включающий демонстрацию угроз, подчинения, нападения, бегства при конфликтах. Функция агонистического поведения заключается в устрашении соперника, сведении к минимуму истинной драки.</p>
   <p><strong>Поведение алиментарное — </strong>поведение, связанное с потреблением пищи.</p>
   <p><strong>Поведение игровое — </strong>форма поведения, наблюдаемая у высших животных. Служит подготовкой к взрослому этапу жизни, способствуя накоплению опыта и ценностных представлений в игровых упражнениях. С возрастом эта потребность постепенно ослабевает.</p>
   <p><strong>Поведение исследовательское — </strong>поведенческая активность, имеющая врожденную мотивационную основу, направленная на обследование особью окружающей обстановки. Чем меньше знакома обстановка, тем выраженное исследовательское поведение.</p>
   <p><strong>Поведение маскирования — </strong>это поведение, делающее особь менее заметной для ее потенциальных жертв или врагов.</p>
   <p><strong>Поведение охотничье — </strong>комплекс поведенческих реакций, направленный на добывание живого объекта питания.</p>
   <p><strong>Поведение подражания — </strong>поведение, которое формируется путем воспроизведения одним животным наблюдаемых им отдельных реакций или поведения в целом других животных (человека). Такое поведение особенно характерно для молодых животных.</p>
   <p><strong>Поведение подчинения — </strong>это поведение особи в сообществе. Рецессивная особь демонстрирует своим поведением подчинение вышестоящей по иерархической структуре особи (доминант), обычно как бы подставляя под «удар» уязвимые места (собака ложится на спину, подставляя живот).</p>
   <p><strong>Поведение половое (репродуктивное)</strong> — наличие врожденных и приобретенных поведенческих реакций, обеспечивающих продолжение вида. Стимулы, запускающие половое поведение, относятся как к внутренним факторам (гормональный фон), так и внешним (половые партнеры, находящиеся в соответствующем функциональном состоянии). В большинстве случаев в дрессировочном процессе возникает необходимость преодоления репродуктивных потребностей собаки.</p>
   <p><strong>Поведение психонервное — </strong>поведение, основанное на образе действительности, существующей (запечатленной) в психике животного.</p>
   <p><strong>Поведение ритуальное — </strong>стереотип взаимодействий между особями в стандартных ситуациях (территориальные пограничные конфликты, образование брачной пары, превосходство и подчинение в иерархической структуре сообщества и др.), играющий роль позитивных и негативных демонстраций, информационно воздействующих на участников взаимодействия.</p>
   <p><strong>Поведение родительское — </strong>это комплекс поведенческих реакций, проявляемый родителями в виде затрат времени и энергии на уход за детенышами, обеспечивающий выживаемость потомства обычно до полового созревания.</p>
   <p><strong>Поведение свободы — </strong>поведение, связанное с врожденной реакцией животного на ограничение его собственной активности, сопротивление принуждению.</p>
   <p><strong>Поведение территориальное — </strong>свойство большинства животных придерживаться определенной территории и охранять ее от вторжения других особей того же вида набором сигнальных средств (маркирование территории, звуковое оповещение, угрожающие сигналы вплоть до открытой агрессии и драки и др.).</p>
   <p><strong>Поведение ухаживания — </strong>это комплекс поведенческих реакций, необходимый самцу для привлечения самки.</p>
   <p><strong>Подкрепление — </strong>действие второго по порядку сочетания во времени стимула, благодаря которому первый стимул (условный раздражитель) приобретает биологическую значимость, т. е. какое событие за ним последует, каково его значение для данной особи и что в связи с этим должна делать эта особь.</p>
   <p><strong>Подкрепление вероятностное — </strong>процедура, при которой подкрепление следует за предъявлением условного сигнала случайно, но с определенной вероятностью.</p>
   <p><strong>Подлавливание</strong> — прием, применяемый в дрессировке, когда дрессировщик подкрепляет собаку на определенном (необходимом ему) действии или активности собаки, носящей случайный характер.</p>
   <p><strong>Подражание — </strong>перехват (имитация) деятельности партнера по социальным контактам.</p>
   <p><strong>Подразделение кинологическое</strong> — подразделение, осуществляющее разведение, содержание, подготовку и применение служебных собак.</p>
   <p><strong>Поиск по запаховому следу:</strong> 1) один из приемов специального курса дрессировки, предназначенный для выработки у собаки навыка поиска человека по его запаховому следу; 2) сложный психический, нейромышечный и поведенческий процесс, сопровождающийся забором запаховой информации, оценкой и отношением к ней, выбором направления и движением в пределах запахового коридора, завершающийся выходом к источнику и носителю запаховой информации.</p>
   <p><strong>Полезный результат — </strong>то, ради чего формировался простой рефлекс или сложный поведенческий акт, т. е. адаптивный, приспособительный результат. Его достижение оценивается через систему обратной афферентации, после чего рефлекс или поведенческий акт заканчивается.</p>
   <p><strong>Полигамия — </strong>многобрачие, спаривание самца в период размножения со многими самками.</p>
   <p><strong>Полиморфизм — </strong>наличие в составе одного вида нескольких хорошо различимых морфологических форм.</p>
   <p><strong>Полифилия — </strong>происхождение систематической группы организмов от двух или более предковых групп.</p>
   <p><strong>Полицентризм — </strong>происхождение систематической группы в нескольких районах земного шара независимо друг от друга.</p>
   <p><strong>Поноска — </strong>способность животного переносить добычу с одного места на другое. У собаки — приносить (апортировать) предмет, добычу хозяину. Также сам переносимый предмет или добыча.</p>
   <p><strong>Поощрение — </strong>положительное подкрепление за правильно выполненные действия в дрессировке лакомством, возгласом одобрения, поглаживанием.</p>
   <p><strong>Популяция — </strong>совокупность особей одного вида, имеющих общий генофонд, населяющих определенное пространство с однородными условиями, свободно скрещивающихся друг с другом. Популяция отделена от соседних аналогичных совокупностей той или иной степенью давления какой-либо из форм изоляции. Элементарная единица эволюции.</p>
   <p><strong>Порог</strong> — минимальная сила (интенсивность) раздражителя, вызывающая реакцию возбудимой ткани.</p>
   <p><strong>Порог разностный — </strong>наименьшее различие между раздражителями, когда они еще ощущаются как различные; выражается в отношении прибавки интенсивности раздражителя к прежней его величине.</p>
   <p><strong>Порода — </strong>группа домашних животных, обладающих рядом хозяйственно ценных или иных полезных и необходимых человеку качеств, которые устойчиво сохраняются в ряду поколений.</p>
   <p><strong>Породы аборигенные — </strong>коренные для данной местности, исстари известные, но не обязательно здесь возникшие, породы или племенные группы собак.</p>
   <p><strong>Послушание — </strong>индивидуальные и породные свойства собаки, выражающиеся в способности выполнять команды человека, что определяется как воспитанием и дрессировкой, так и врожденными особенностями нейропсихической деятельности.</p>
   <p><strong>Потребность — </strong>основной источник активности животного; внутреннее состояние нужды, побуждающее животное, в зависимости от конкретных условий существования, удовлетворять эту нужду.</p>
   <p><strong>Потребности биологические (витальные)</strong> — специфическая для животных организмов объективная нужда в чем-либо. Она является источником саморазвития и внутренним побудителем активности организма.</p>
   <p><strong>Правила дрессировки — </strong>положения, определяющие порядок и последовательность действий дрессировщика с учетом условий и закономерностей образования навыков у собаки.</p>
   <p><strong>Привыкание</strong> (габитуация) — постепенное уменьшение реакций, вызываемых монотонно применяемыми идентичными дискретными стимулами. Привыкание — универсальный феномен, описанный для рефлекторных реакций на различных уровнях функциональной организации — от целого организма до реакций отдельных нейронов, синапсов и т. д. Во всех вариантах привыкание имеет одни и те же свойства и рассматривается как простейшая форма научения.</p>
   <p><strong>Приемы дрессировки</strong> — методически обоснованное воздействие дрессировщика на собаку для выработки у нее конкретного навыка. Количество приемов соответствует количеству навыков, необходимых для подготовки собаки к определенной службе.</p>
   <p><strong>Признак доминантный — </strong>участие у гетерозиготных особей в определении наследственных признаков только одного аллеля пары. Эти признаки называются доминантными, а доминирующий аллель обозначается прописной буквой, например, А, В и т. д.</p>
   <p><strong>Признаки остеологические — </strong>морфологические особенности костей, позволяющие идентифицировать их обладателя как таксой и определить его положение в системе позвоночных животных.</p>
   <p><strong>Принуждение — </strong>воздействие дрессировщика на собаку, в результате которого собака выполняет команды вопреки своим потребностям или сложившемуся жизненному опыту.</p>
   <p><strong>Принцип экономии — </strong>путем минимальных нейромышечных затрат добиться максимального результата (один из фундаментальных законов этологии).</p>
   <p><strong>Провоцирование — </strong>искусственное создание ситуации, в которой животное вынужденно или заинтересованно совершает определенные действия.</p>
   <p><strong>Прогнозирование — </strong>вид познавательной деятельности, которая направлена на определение состояния или положения объекта в будущем на основе знаний его состояния или положения в прошлом и настоящем.</p>
   <p><strong>Прогнозирование вероятностное — </strong>процесс построения плана деятельности животным исходя из прошлого опыта, наличной ситуации и прогноза ее изменений в предстоящем для наибольшей вероятности достижения полезного результата.</p>
   <p><strong>Психика — </strong>свойство высокоорганизованной материи (мозга), заключающееся в активном отражении индивидом объективного мира, построении идеальной (субъективной) картины этого мира и саморегуляции на этой основе своего поведения.</p>
   <p><strong>Психофизиология — </strong>область психологии и физиологии, задача которой состоит в изучении объективно регистрируемых сдвигов физиологических функций, сопровождающих психические процессы восприятия, запоминания, мышления, эмоций и т. п.</p>
   <p><strong>Работоспособность — </strong>потенциальная способность собаки в течение заданного объема времени и с достаточной эффективностью поддерживать максимально возможную направленную (человеком) поведенческую активность.</p>
   <p><strong>Разведение — </strong>система научно обоснованных организационных мероприятий, направленных на воспроизводство пород, групп, линий собак для сохранения или улучшения их экстерьерных, племенных и рабочих качеств.</p>
   <p><strong>Раздражение</strong> — процесс воздействия на живую ткань различных раздражителей.</p>
   <p><strong>Раздражитель — </strong>любой фактор, под воздействием которого изменяется физиологическое состояние живого объекта или его структура. Раздражители делятся на внешние и внутренние. Внешние — звуковые и световые волны, химические и механические изменения среды, информационное воздействие. Внутренние — изменения химического состава и физических свойств жидких сред организма.</p>
   <p><strong>Ранг — </strong>положение особи в иерархической системе сообщества (семья, стадо, стая).</p>
   <p><strong>Расщепление — </strong>генетический феномен, заключающийся в том, что в потомстве гибрида появляются особи с разными фенотипами. Расщепление открыто Г. Менделем и является одним из основных методов генетического анализа.</p>
   <p><strong>Реакция — </strong>ответные действия организма на те или иные внешние или внутренние раздражения. В известном смысле синонимичны рефлексу, поведенческому акту.</p>
   <p><strong>Регресс — </strong>возвращение, движение назад, т. е. утрата в ходе эволюции каких-либо уже достигнутых, эволюционно прогрессивных, продвинутых свойств.</p>
   <p><strong>Режим дрессировки</strong> — чередование упражнений по выработке навыка у собаки с отдыхом. Режим дрессировки регламентирует количество приемов дрессировки в течение занятия и количество повторений каждого приема, продолжительность перерывов и др.</p>
   <p><strong>Результат поведения</strong> — конечный для некоторого поведенческого акта или комплекса полезный приспособительный итог (удовлетворение витальных, социальных и иных потребностей), который, с одной стороны, является результатом работы поведенческой функциональной системы, с другой, ее системообразующим фактором.</p>
   <p><strong>Рефлекс — </strong>ответная реакция организма на изменение внешней и внутренней среды, происходящая через нервную систему, направленная на приспособительный, адаптивный, полезный результат. По происхождению выделяются безусловные рефлексы (наследственно закрепленные, врожденные, видотипичные) и условные рефлексы (приобретенные, индивидуальный опыт, научение).</p>
   <p><strong>Рефлекс безусловный — </strong>врожденная реакция организма на внешний и внутренний раздражитель посредством генетически запрограммированной морфофункциональной системы. Имеет видоспецифичный, адаптивный характер.</p>
   <p><strong>Рефлекс инструментальный условный</strong> (оперантный) — условный рефлекс, в котором выполнение определенной (обычно двигательной) реакции в ответ на условный раздражитель является необходимым условием получения подкрепления, в отличие от классических условных рефлексов, где подкрепление дается независимо от наличия условной реакции.</p>
   <p><strong>Рефлекс ориентировочный</strong> — врожденная рефлекторная реакция животного на новизну, которая внешне проявляется в ряде приспособительных действий для наилучшего восприятия новых раздражителей: поворот тела, головы, глаз, ушей и др.</p>
   <p><strong>Рецептор</strong> — высокоспециализированное образование, способное воспринять, трансформировать и передавать энергию внешнего стимула в нервную систему. В основе классификации всего разнообразия рецепторов положены такие свойства, как физическая природа стимула, расположение в организме, по психофизиологическим параметрам — модальности ощущения и др.</p>
   <p><strong>Рецессивный — </strong>отсутствие фенотипического проявления одного аллеля у гетерозиготной особи (например, Аа) и его проявление только у гомозиготной (аа).</p>
   <p><strong>Родословная — </strong>схематичное отражение родственных связей и степени родства от предковой формы (в кинологии принят достаточным уровень четырех поколений) до потомков настоящего времени. Родословная, дополненная экстерьерными и рабочими качествами собак, — важнейший инструмент племенной работы.</p>
   <p><strong>Сангвиник — </strong>тип темперамента (по классификации Гиппократа), которому по И. П. Павлову соответствует с ильный, уравновешенный, подвижный тип нервной деятельности.</p>
   <p><strong>Сапер-кинолог — </strong>военнослужащий, подготовленный для выявления при помощи специально дрессированной служебной собаки инженерных боеприпасов и зарядов взрывчатых веществ.</p>
   <p><strong>Селекция — </strong>используемый в племенной работе прием, состоящий в направленном отборе производителей для закрепления необходимых наследственных признаков, в частности, экстерьер, конституция, поведение, рабочие качества.</p>
   <p><strong>Сенсибилизация — </strong>повышение чувствительности организма животного, включая человека (или отдельных органов, например, органов чувств) к воздействию раздражителей (чаще всего химических) при повторном их действии.</p>
   <p><strong>Синестезия — </strong>взаимодействие ощущений разных модальностей (слух, зрение и др.).</p>
   <p><strong>Синтез афферентный — </strong>процесс отбора, сопоставления и объединения (интеграции, синтеза) потоков сенсорных импульсов, составляющий начальный этап развертывания функциональной системы поведения. Благодаря афферентному синтезу организм из всего многообразия внешних и внутренних раздражителей выбирает главное для определения целей поведения.</p>
   <p><strong>Система сенсорная — </strong>совокупность определенных структур Ц НС, связанных нервными путями с рецепторным аппаратом и друг другом, функциями которых является анализ раздражителей одной физической природы, завершающийся кодированием внешнего сигнала. У животных в соответствии со специализацией рецепторов различают зрительную, слуховую, вестибулярную, обонятельную, вкусовую, тактильную и проприоцептивную сенсорные системы.</p>
   <p><strong>Система функциональная-динамическая</strong> саморегулирующаяся система, элементы которой взаимодействуют и содействуют получению полезного для организма приспособительного результата.</p>
   <p><strong>Систематика — </strong>раздел любой науки и, в частности, биологии, посвященный описанию, обозначению («названию») и классификации по группам (таксонам) всех существующих и вымерших организмов. Способ ориентации в огромном разнообразии живых существ.</p>
   <p><strong>Собака — </strong>домашнее животное по зоологической классификации, входящее в класс — млекопитающие, отряд — хищные, семейство — псовые, вид — собака домашняя (Canis familiaris). Первое одомашненное животное. В настоящее время насчитывается около 400 пород.</p>
   <p><strong>Собака военно-полевая — </strong>собака, специально подготовленная для применения в боевых порядках войск.</p>
   <p><strong>Собака военно-санитарная — </strong>военно-полевая собака, подготовленная и предназначенная для обнаружения раненых на поле боя.</p>
   <p><strong>Собака-детектор — </strong>собака, специально подготовленная для производства альтернативной выборки — узнавания запахов по их образцам.</p>
   <p><strong>Собака-диверсант — </strong>военно-полевая собака, специально подготовленная для подрыва различных объектов при помощи особого взрывного устройства, закрепляемого на ее спине.</p>
   <p><strong>Собака как специальное средство — </strong>служебные собаки, состоящие на вооружении ВВ МВД России согласно Федеральному закону «О внутренних войсках Министерства внутренних дел Российской Федерации» (ст. 27), отнесены к категории специальных средств.</p>
   <p><strong>Собака караульная — </strong>военно-полевая собака, подготовленная и предназначенная для окарауливания объектов путем выставления на блок-пост, пост свободного окарауливания и пост глухой привязи.</p>
   <p><strong>Собака минно-розыскной службы — </strong>служебная собака, специально подготовленная для поиска и обнаружения инженерных боеприпасов и зарядов взрывчатых веществ.</p>
   <p><strong>Собака нарко-розыскная — </strong>служебная собака, специально подготовленная для поиска и обнаружения наркотических веществ.</p>
   <p><strong>Собака — подносчик боеприпасов — </strong>военно-полевая собака, подготовленная и предназначенная для подноски боеприпасов на поле боя.</p>
   <p><strong>Собака-подрывник — </strong>военно-полевая собака, специально подготовленная для доставки взрывного устройства, которое крепится на ее спине, к указанному объекту с целью его подрыва.</p>
   <p><strong>Собака поисково-спасательная — </strong>специально подготовленная собака для поиска и обнаружения людей при стихийных действиях в зонах завалов и разрушений.</p>
   <p><strong>Собака полицейская — </strong>служебная собака, состоящая на вооружении полицейских структур и подготовленная для выполнения конкретных задач по предупреждению, пресечению и расследованию преступлений.</p>
   <p><strong>Собака посыльная — </strong>разновидность военно-полевых собак, предназначенных для доставки сообщений в условиях боевых действий.</p>
   <p><strong>Собака-сапер — </strong>служебная собака, специально подготовленная для поиска и обнаружения инженерных боеприпасов и зарядов взрывчатых веществ.</p>
   <p><strong>Собака-связист — </strong>военно-полевая собака, подготовленная и предназначенная для доставки корреспонденции на поле боя.</p>
   <p><strong>Собака служебная — </strong>собака, специально подготовленная для служебно-боевого применения.</p>
   <p><strong>Собаководство — </strong>отрасль животноводства и составная часть кинологии, предметом исследования которой является разведение, селекция, кормление, содержание и совершенствование пород собак.</p>
   <p><strong>Социализация — </strong>процесс приобретения опыта и знаний о правилах поведения в сообществе.</p>
   <p><strong>Стандарты пород — </strong>принятое и утвержденное в качестве документа в кинологии представление об эталоне породы собаки, включающее описание экстерьера, конституции, основные размеры, особенности поведения, рабочие качества и др.</p>
   <p><strong>Статус социальный — </strong>то положение, которое занимает индивид в системе общественных отношений в данном сообществе.</p>
   <p><strong>Стереотип динамический — </strong>относительно устойчивая система условно-рефлекторных связей, выработанная в процессе жизни.</p>
   <p><strong>Стимул — </strong>агент внешней или внутренней среды, который, действуя на ткань или организм в целом, вызывают активную реакцию.</p>
   <p><strong>Страх (фобия)</strong> — очень сильное проявление боязни собаки в виде избегания, уклонения, замирания, вокализации на сигналы, представляющиеся для данной особи опасными. Беспричинный страх является признаком патологии нервной системы.</p>
   <p><strong>Стресс — </strong>неспецифическая реакция напряжения организма на любое сильное воздействие.</p>
   <p><strong>Табу — </strong>строгий запрет на какое-либо действие, предмет и др.</p>
   <p><strong>Темперамент — </strong>характеристика врожденных свойств динамики психической деятельности (темп, ритм, интенсивность), включая такие стороны, как общая активность индивида, его моторика, эмоциональность. Типология темперамента обусловлена особенностями высшей нервной деятельности.</p>
   <p><strong>Теория рефлекторная — </strong>материалистическое учение, объясняющее поведение животных и человека как приспособительную форму взаимосвязи организма с внешней средой посредством нервной системы. Впервые рефлекторные принципы были предложены Р. Декартом в первой половине XVII века. Важную часть рефлекторной теории составляют условные рефлексы, открытые И. П. Павловым. Рефлекторная теория — составная часть научной и методологической основы дрессировки.</p>
   <p><strong>Теория функциональных систем — </strong>одна из основных теорий современной физиологии, в основе которой лежат механизмы саморегуляции.</p>
   <p><strong>Тест — </strong>задание стандартной формы, по исполнению которого оцениваются те или иные качества собак.</p>
   <p><strong>Течка (эструс)</strong> — одна из стадий полового (астрального) цикла млекопитающих, характеризующаяся закономерным изменением влагалищного эпителия, половой активности и влечения, что создает оптимальные условия для оплодотворения.</p>
   <p><strong>Типы высшей нервной деятельности — </strong>совокупность врожденных и приобретенных индивидом свойств нервной системы, определяющих различия в поведении и в реакциях на одинаковые воздействия среды. В основе типов высшей нервной деятельности лежат отличия в силе, уравновешенности и подвижности процессов возбуждения и торможения. Павлов выделил 4 типа высшей нервной деятельности, соответствующие 4 типам темперамента (по Гиппократу).</p>
   <p><strong>Торможение — </strong>нервный процесс, приводящий к угнетению возбуждения в ответ на раздражение или снижение его интенсивности. Внешне проявляется в прекращении деятельности или отсутствии ответной реакции.</p>
   <p><strong>Тотемизм — </strong>древнейшая форма мистико-обрядовых верований человека, связанных с представлением о родстве между группами людей и явлениями природы, неодушевленными предметами, растениями и животными, называемыми тотемами.</p>
   <p><strong>Узнавание — </strong>проявление памяти как воспроизведение образа при повторном восприятии объекта.</p>
   <p><strong>Упражнение — </strong>многократное выполнение одного или нескольких приемов в последовательном комплексе с целью прочного закрепления выработанного навыка.</p>
   <p><strong>Утомление — </strong>функциональное состояние, временно возникающее после интенсивной деятельности и проявляющееся в уменьшении силы мышц, ухудшении координации движений, замедлении переработки информации, ухудшении памяти и т. д.</p>
   <p><strong>Ухаживание — </strong>жизненно важная адаптивная форма полового поведения врожденного характера, характеризующаяся определенным комплексом (ритуалом) действий и выполняемая для подготовки партнера к спариванию.</p>
   <p><strong>Фенотип — </strong>совокупность признаков и свойств организма, проявление которых обусловлено взаимодействием его генотипа с условиями внешней и внутренней среды.</p>
   <p><strong>Феромоны</strong> — биологически (физиологически) активные вещества, вырабатываемые животными (их экзокринными железами или специальными клетками), выделенные в окружающую среду и оказывающие влияние на поведение.</p>
   <p><strong>Филогенез — </strong>закономерный процесс исторического развития органического мира; происхождение современных форм от родоначальных предков.</p>
   <p><strong>Флегматик — </strong>тип темперамента (по классификации Гиппократа), которому, по И. П. Павлову, соответствует сильный, уравновешенный, инертный тип высшей нервной деятельности.</p>
   <p><strong>Формация ретикулярная — </strong>сетевидная совокупность нервных структур, расположенная в глубине центральных отделов головного мозга, связанная с состоянием бодрствования, тревожности и активным вниманием.</p>
   <p><strong>Формы поведения приобретенные — </strong>это формы поведения, приобретенные в процессе индивидуальной жизнедеятельности (индивидуального научения).</p>
   <p><strong>ФЦИ (МКФ)</strong> — международная кинологическая организация, объединяющая усилия ряда стран в кинологической деятельности.</p>
   <p><strong>Характер собаки — </strong>целостный и устойчивый индивидуальный склад психики данной собаки, формирующийся в результате взаимодействия наследственных факторов и факторов среды и проявляющийся в типичных способах поведения и с определенным эмоциональным окрасом.</p>
   <p><strong>Хеморецепторы — </strong>рецепторные клетки, специализированные на восприятии химических факторов внешней и внутренней среды. Таковыми являются обонятельные, вкусовые и др. рецепторы.</p>
   <p><strong>Хищничество — </strong>способ обеспечения жизнедеятельности, при котором объектом питания являются другие животные (филогенетически близкие формы), для чего формируются средства добывания, умерщвления и поедания объекта питания.</p>
   <p><strong>Холерик — </strong>тип темперамента (по классификации Гиппократа), которому, по И. П. Павлову, соответствует сильный, неуравновешенный, подвижный тип высшей нервной деятельности.</p>
   <p><strong>Хромосома — </strong>структурный элемент ядра клетки, в которой заключена наследственная информация. Число, размер и форма хромосом специфичны для каждого вида. Хромосомы различимы в виде четких структур в микроскоп только при делении клеток.</p>
   <p><strong>Циркумполярность</strong> — область распространения какой-либо систематической группы организмов (ареал), распространяющаяся на всю приполярную территорию.</p>
   <p><strong>Центр нервный — </strong>совокупность нервных клеток с определенной топографической локализацией в головном и спинном мозге, управляющих определенной функцией или осуществляющих рефлекторный акт.</p>
   <p><strong>Чувствительность — </strong>способность органов чувств воспринимать адекватные раздражения. Рецепторы органов чувств обладают высокой специфической чувствительностью на определенные раздражители.</p>
   <p><strong>Чувство мышечное — </strong>инструмент познания пространственно-временных свойств внешней среды.</p>
   <p><strong>Чутье — </strong>способность собаки обнаруживать посредством, прежде всего, обоняния, какие-либо объекты за пределами их зрительного восприятия.</p>
   <p><strong>Чутье верхнее — </strong>способность собаки брать запах не непосредственно со следа в точках опоры о твердый субстрат, но и ту его часть, что остается от источника запаха в воздухе. При проработке запахового следа в последнем случае собака не опускает нос вниз.</p>
   <p><strong>Чутье нижнее — </strong>способность собаки брать запаховый след непосредственно со следа в точках опоры о твердый субстрат источника запаха. При проработке запахового следа в этом случае собака опускает нос вниз.</p>
   <p><strong>Эволюция — </strong>необратимое, направленное историческое развитие живой природы, сопровождающееся изменением генетического состава популяций. Определяется такими фундаментальными свойствами живого, как наследственностью, изменчивостью, естественным отбором.</p>
   <p><strong>Экология — </strong>область знаний, предметом изучения которой являются взаимоотношения организмов и их сообществ с окружающей средой, включая другие организмы и их сообщества.</p>
   <p><strong>Эксперт-кинолог — </strong>специалист, наделенный правом проводить экспертизу на выставках, выводках, состязаниях, испытаниях собак.</p>
   <p><strong>Экспертиза одорологическая</strong> — идентификация субъектов по их запаховым следам, изъятым с места происшествия с помощью лабораторных собак-детекторов, которые подготовлены для производства альтернативной выборки — узнавания запахов по их образцам.</p>
   <p><strong>Экстраполяция — </strong>способность правильно предугадать ход какого-либо события на основе ознакомления с предыдущими этапами его развития. Способности животного предвидеть события имеет врожденную основу и рассматривается как один из критериев элементарной рассудочной деятельности.</p>
   <p><strong>Элиминация — </strong>гибель особи или исчезновение любых систематических категорий (видов, родов и т. п.) в процессе борьбы за существование.</p>
   <p><strong>Эмоции — </strong>отражение мозгом собаки, а также других животных и человека воздействия внутренних и внешних раздражителей в виде ярко выраженных субъективных переживаний. Эмоции связаны с удовлетворением (положительные эмоции) или неудовлетворением (отрицательные эмоции) различных потребностей организма.</p>
   <p><strong>Энергия органов чувств специфическая — </strong>закон (Мюллер), согласно которому органы чувств не отражают воздействия внешнего мира, а лишь получают извне толчки, возбуждающие их собственную энергию.</p>
   <p><strong>Энтропия — </strong>термодинамическая функция состояния системы, являющаяся мерой неупорядоченности. Согласно второму закону термодинамики все процессы стремятся к возрастанию энтропии системы и окружающей среды до наступления состояния равновесия, при котором энтропия максимальна. Самопроизвольно энтропия не может уменьшаться. Живые системы не являются исключением, но их особенность состоит в том, что они способны за счет работы сохранять стабильность или уменьшать свою энтропию за счет увеличения энтропии окружающей среды.</p>
   <p><strong>Этология — </strong>наука (раздел биологии) о биологических основах поведения животных. Этология уделяет преимущественное внимание генетически обусловленным (наследственным, инстинктивным) формам поведения, их эволюции.</p>
   <p><strong>Эффектор — </strong>исполнительная часть рефлекторного кольца (мышца, железа).</p>
   <p><strong>Ювенильный</strong> — неполовозрелый, юный (по отношению к возрастным периодам развития).</p>
   <p><strong>Ярость — </strong>высшая степень проявления злобной, агрессивной реакции собаки.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ</p>
   </title>
   <p>1. Айяла Ф., Кайгер Дж. Современная генетика. М.: Мир, 1988, т. 1, 295 с.; т. 2, 368 с.; т. 3, 335 с.</p>
   <p>2. Акаевский А. Н. Анатомия домашних животных. М.: Колос, 1975, 592 с.</p>
   <p>3. Акимушкин И. Мир животных М.: Мысль, 1988, 445 с.</p>
   <p>4. Аксаков С. Т. Записки ружейного охотника Оренбургской губернии. М.: Правда, 1987, 464с.</p>
   <p>5. Андреев Л. А., Васильев В. В., Васильев М. Ф. и др. Служебное собаководство. (Руководство по подготовке специальных служебных собак.) М.: Сельхозгиз, 1944.</p>
   <p>6. Андрианова Н. Г., Дубровская В. М., Иванова Т. М. и др. Отечественные породы служебных собак. С.-Пб.: МП «Издатель», 1992, 288 с.</p>
   <p>7. Арасланов Ф. С. и др. Дрессировка служебных собак. Алма-Ата: Кайнар, 1987, 304с.</p>
   <p>8. Бадридзе Я. К. Пищевое поведение волка. (Вопросы онтогенеза.) Тбилиси: Мицниереба, 1987, 86с.</p>
   <p>9. Байдер Р. И. Боевые собаки мира. Собаки-телохранители. Пермь: Изд. Урал-Пресс Лтд. 1993, 203 с.</p>
   <p>10. Батуев А. С. Высшая нервная деятельность. Л.: Высш. шк. 1991, 256 с.</p>
   <p>11. Беляев Д. К. Генетические аспекты доместикации животных. // Проблемы доместикации животных и растений. М.: Наука, 1972, с. 39–45.</p>
   <p>12. Бибиков Д. И. Волк: хищник и жертва. // Природа, 1996, № 10, с. 36–46.</p>
   <p>13. Биологический энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1989, 864с.</p>
   <p>14. Боголюбский С. Н. Происхождение и преобразование домашних животных. М.: Советская наука, 1959, 549 с.</p>
   <p>15. Брем А. Э. Жизнь животных. Млекопитающие. С.-Пб.: Общественная польза, 1896, т. 2, 730с.</p>
   <p>16. Бутовская М. Л., Файнберг Л. А. У истоков человеческого общества: поведенческие аспекты эволюции человека. М.: Наука, 1993, 255 с.</p>
   <p>17. Вавилов Н. И. Закон гомологических рядов в наследственной изменчивости: Линнеевский вид как система. Л.: Наука, 1967, 92 с.</p>
   <p>18. Варлаков В. С. Зачем собаке учиться? И как ее учить? // Альманах «Друг», М.: 1990, с. 144–167.</p>
   <p>19. Варлаков В. С., Затевахин И. И. Системные принципы дрессировки. // О чем лают собаки. М.: Патриот, 1997, с. 174–245.</p>
   <p>20. Все о собаке. Сборник М.: Эра, 1992, 695 с.</p>
   <p>21. Вила К. Родословная собаки уходит в глубь времен. // Природа, 1998, № 6, с. 111.</p>
   <p>22. Вильчик В. Прощание с Марксом. (Алгоритмы истории.) М.: Прогресс-Культура, 1993, 224с.</p>
   <p>23. Войлочников А. Т., Войлочникова С. Д. Охотничьи лайки. М.: Лесная промышленность. 1982, 256 с.</p>
   <p>24. Воликов М. Л. и др. О некоторых особенностях обонятельного поведения щенков на раннем этапе онтогенеза. // Повышение продуктивности звероводства и охотничье-промысловой фауны. Труды ЦСХИ 30. М., 1981, с. 29–41.</p>
   <p>25. Волк: Про и схождение, систематика, морфология, экология. М.: Наука, 1985, 606с.</p>
   <p>26. Гептнер В. Г. и др. Млекопитающие Советского Союза. М.: Высш. шк., 1967, т. 2, ч. 1, 1004с.</p>
   <p>27. Дарвин Ч. Изменения домашних животных и культурных растений. Сочинения, М.-Л.: Высш. шк., 1951, т. 4, 884 с.</p>
   <p>28. Заводчиков П. А., Курбатов В. В. Справочная книга по собаководству. М.-Л.: Сельхозгиз, 1960.</p>
   <p>29. Затевахин И. И. Диалоги о животных. // Зообум, 1995, № 6, с. 34–35.</p>
   <p>30. Зеленевский Н. В. Анатомия собаки. С.-Пб., 1997, 341 с.</p>
   <p>31. Измаилевич И. В., Вайсман В. Л., Языков В. С. Кинология. М.: ГУ погранохраны и войск ОГПУ, 1933.</p>
   <p>32. Иньков Н. М. и др. Основы служебного собаководства. М.: Сельхозгиз, 1958.</p>
   <p>33. Использование консервированного запаха в раскрытии преступлений. Москва — Берлин.: ВНИИ МВД СССР и ГДР, 1983, 120 с.</p>
   <p>34. Калинин В. А. Происхождение собаки, породообразование и классификация пород. // Вопросы кинологии, 1991, № 1, с. 33–40; 1993, № 1–2, с. 25–30.</p>
   <p>35. Карпов В. К. Некоторые особенности дыхания, обоняния и слуха собак. // Клуб служебного собаководства. М.: Патриот, 1990, с. 87–99.</p>
   <p>36. Каталог млекопитающих СССР. Плиоцен-современность. Л.: Наука, 1981, 456с.</p>
   <p>37. Кнорре Е. П. Изменения поведения лося в процессе его одомашнивания. // Поведение животных и проблемы одомашнивания. М.: Наука, 1969, с. 13–20.</p>
   <p>38. Ковач Жолт. План работы по оцениванию этограммы служебных собак. 1975, 15с.</p>
   <p>39. Коган А. Б. Основы физиологии высшей нервной деятельности. М.: Высш. шк., 1988, 368с.</p>
   <p>40. Корабельников В. А. и др. Легенды и быль о собаках: Первые прирученные человеком. М.: Просвещение, 1993, 252 с.</p>
   <p>41. Корытин А. С. Запахи в жизни зверей. М.: Знание, 1978, 128 с.</p>
   <p>42. Корнеев Л. Слово о собаке. М.: Мысль, 1988, 253 с.</p>
   <p>43. Крушинский Л. В. Биологические основы рассудочной деятельности. Эволюционный и физиолого-генетический аспекты поведения. М.: МГУ, 1983, 270 с.</p>
   <p>44. Крушинский Л. В. и др. Введение в этологию и генетику поведения. М.: МГУ, 1983,173с.</p>
   <p>45. Крушинский Л. В. Эволюционно-генетические аспекты поведения. М.: Наука, 1991, 256с.</p>
   <p>46. Крылов И. Г. Дрессировка служебно-розыскных собак. М.: Советское законодательство, 1931.</p>
   <p>47. Куликов А. В., Попова Н. И. Формы агрессивного поведения и их генетическая детерминация. // Успехи современной генетики. М.: Наука, 1991, в. 17, с. 131–152.</p>
   <p>48. Кэрролл Р. Палеонтология и эволюция позвоночных. М.: Мир, т. 1, 1992, 280 с.; т. 2, 1993, 283 с.; т. 3, 1993, 312 с.</p>
   <p>49. Панкин В. С. Доместикационное поведение овец. // Генетика, 1997, т. 33, № 8, с. 1119–1125.</p>
   <p>50. Лобачев В. С. Словарь собаковода. М.: 1996, 233 с.</p>
   <p>51. Лобашев М. Е. Генетика. Л.: ЛГУ, 1967, 751 с.</p>
   <p>52. Лоренц К. Агрессия (так называемое «зло»). М.: Прогресс, Универс, 1994, 272с.</p>
   <p>53. Лоренц К. Человек находит друга. М.: АО «Полиграфия», 1992, 192 с.</p>
   <p>54. Мазовер А. П., Крушинский Л. В., Израилевич И. Е. и др. Служебная собака. Можайск: изд. ВАП, 1994, 576 с.</p>
   <p>55. Майр Э. Зоологический вид и эволюция. М.: Мир, 1968, 598 с.</p>
   <p>56. Мак-Фарленд Д. Поведение животных: Психоэтология, этология, эволюция. М.: Мир, 1988, 520с.</p>
   <p>57. Малахов В. В. Новый взгляд на происхождение хордовых. // Природа, 1982, № 5, с. 12–19.</p>
   <p>58. Марсо Ж. Волк и собака. // Наука и жизнь, 1969, № 3, с. 138–141.</p>
   <p>59. Методические и процессуальные аспекты криминалистической одорологии. М.: ЭКЦ МВД РФ, 1992, 89 с.</p>
   <p>60. Михальская А. Собака. Атлас редких пород. М.: КиТ, 1994, 268 с.</p>
   <p>61. Моисеева И.Т. Лисичкина М. Г. Происхождение и эволюция домашних кур. // Природа, 1996, № 5, с. 88–98.</p>
   <p>62. Моуэт Ф. Не кричи. Волки. М.: Мир, 1968, 149 с.</p>
   <p>63. Муромцева М. А. Выбираем щенка. Библиотека собаководства, Исток, 1990, 14с.</p>
   <p>64. Мычко Е. Н. Собака, волк, человек. Немного об истории и современности. // Клуб собаководства. М.: Патриот, 1991, с. 42–51.</p>
   <p>65. Мычко Е. Н., Беленький В. А. Ваш телохранитель. М.: Нива России, 1996, 211 с.</p>
   <p>66. Мычко Е. Н. Проблемы селекции собак в свете некоторых положений современной генетики. // О собаке. Москва-Ташкент, 1991, с. 80–91.</p>
   <p>67. Наставление по дрессировке и применению служебных собак. М.: Воениз-дат, 1982, 384с.</p>
   <p>68. Никольский А. А. Частная жизнь волка. // Клуб собаководства. М.: Патриот, 1992, с. 3–19.</p>
   <p>69. У. Брайан С. и др. Генетика кошки. Новосибирск: Наука, 1993, 213 с.</p>
   <p>70. Основы палеонтологии. Справочник для палеонтологов (млекопитающие). М.: Госполитехиздат, 1962, 421 с.</p>
   <p>71. Палеолит СССР. М.: Наука, 1988, 384 с.</p>
   <p>72. Пластика и рисунки древних культур: Первобытное искусство. Новосибирск: Наука, 1983, 183с.</p>
   <p>73. Плюснин Ю. М. Проблема биосоциальной эволюции. Теоретико-методологический анализ. Новосибирск: Наука, 1990, 240 с.</p>
   <p>74. Плюснина Н. З. и др. Вектор отбора и онтогенетические закономерности формирования поведения при доместикации серых крыс. // Генетика, 1997, т. 33, № 8, с. 1149–1154.</p>
   <p>75. Полетаева И. И., Романова Л. Г. Поведение животных и генетические подходы его исследования. // Успехи современной генетики. Л.: Наука, 1991, в.17, с. 7–32.</p>
   <p>76. Поплавский И. Я. Русская войсковая собака. Екатеринбург: Типография газеты «Уральская жизнь», 1900.</p>
   <p>77. Поярков А. Д. Дикие родственники собаки. // О собаках. Москва-Ташкент: Улей, 1991,с. 17–27.</p>
   <p>78. Поярков А. Д. Из жизни бродячих собак. // О чем лают собаки. М.: Патриот, 1991, с. 115–148.</p>
   <p>79. Райт Р. X. Наука о запахах. М.: Мир, 1966, 224 с.</p>
   <p>80. Реймерс Н. Ф. Популярный биологический словарь. М.: Наука, 1991, 350с.</p>
   <p>81. Ротенберг В. С. Мозг. Обучение. Здоровье. М.: Просвещение, 1989.</p>
   <p>82. Руководство по дрессировке и применению собак минно-розыскной службы. М.: Воениздат, 1946, 128 с.</p>
   <p>83. Руководство по физиологии. Физиология сенсорных систем. Л.: Наука, 1972, 580с.</p>
   <p>84. Севодняев В. М. Методика подготовки собак к обыску транспортных средств. // Войсковой вестник. М., 1993, № 1, с. 54–61.</p>
   <p>85. Севодняев В. М. Методика подготовки собак к выборке вещи. // Войсковой вестник. М., 1993, № 5, с. 44–48.</p>
   <p>86. Севодняев В. М., Шалабот Н. Е. Помощники в службе. // Войсковой вестник. М.,1994,№ 2, с. 57–59.</p>
   <p>87. Служебная собака. Д. ВАП, 1994, 576 с.</p>
   <p>88. Служебное собаководство. М.: изд. ЦС ОСОАВИАХИМА СССР, 1935.</p>
   <p>89. Служебное и охотничье собаководство. М.: Колос, 1984, 150 с.</p>
   <p>90. Собака — кто она? М.: Эра, 1992.</p>
   <p>91. Соколов В. Е. Систематика млекопитающих. М.: Высш. шк., 1979, 528 с.</p>
   <p>92. Соколова З. П. Культ животных в религиях. М.: Наука, 1972, 214 с.</p>
   <p>93. Сотникова И. В. Хищные млекопитающие плиоцена — раннего плейстоцена. М.: Наука, 1989, 123с.</p>
   <p>94. Сулимов К. Т. Шакало-собачьи гибриды. // Клуб собаководства. М.: Патриот, 1991, с. 32–41.</p>
   <p>95. Трапезов О. В. Доместикация, как один из возможных путей сохранения биоразнообразия (на примере речной выдры Lutra lutra, L.; 1758). // Генетика, 1997, т. 33, № 8, с. 1162–1167.</p>
   <p>96. Трут Л. Н. Очерки по генетике поведения. Новосибирск: Наука, 1978, 240с.</p>
   <p>97. Трут Л. Н. Эволюционная концепция Д. К. Беляева — десять лет спустя. // Генетика, 1997, т. 33, № 8, с. 1060–1068.</p>
   <p>98. Фабри К. Э. Основы зоопсихологии. М.: Изд-во МГУ, 1976, 287 с.</p>
   <p>99. Физиология сенсорных систем. Л.: Наука, 1972, ч. 2, 703 с.</p>
   <p>100. Фогель Ф. Мотульский А. Генетика человека. М.: Мир, 1990, т. 3, 366 с.</p>
   <p>101. Хайнд Р. Поведение животных. Синтез этологии и сравнительной психологии. М.: Мир, 1975, 856 с.</p>
   <p>102. Хармар X. Собаки и их разведение. Минск, 1992, 97 с.</p>
   <p>103. Храмов А. П. Изучение поведения крупного рогатого скота. Метод, указания. М.: МВА, 1986,20с.</p>
   <p>104. Шнирельман В. А. Происхождение домашних собак. // Природа, 1985, № 7, с. 92–102.</p>
   <p>105. Штернберг Л. Я. Первобытная религия в свете этнографии. Л.: Институт народов Севера, 1936, 571 с.</p>
   <p>106. Шюлер Г. Доберман. М.: Танапе, 1996, 230 с.</p>
   <p>107. Энциклопедия собаководства. М.: ТЕРРА. Книжный клуб, 1998, 544 с.</p>
   <p>108. Эрман Л., Парсонс П. Генетика поведения и эволюция. М: Мир, 1984, 566 с.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_001.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAHyBAMAAACKTNPbAAAAMFBMVEUICAiQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAFXBAMAAADDnVOGAAAAMFBMVEUMDAyQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkUAAADLCAMAAABXhRdyAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_004.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAk0AAAEVCAMAAADKESFtAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEoBAMAAAA56eySAAAAMFBMVEUKCgqQkJBPT0/R0dEv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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAk4AAAD0CAMAAABaSVn9AAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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==</binary>
 <binary id="i_007.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEFBAMAAACC2/p6AAAAMFBMVEUNDQ2QkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAG1BAMAAADzao2CAAAAMFBMVEUEBASQkJBQUFDR0dEw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</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADnBAMAAAB/IEtHAAAAMFBMVEUNDQ2QkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAABzBAMAAAD51x8SAAAAMFBMVEUKCgqQkJBQUFDQ0NAw
MDCwsLBwcHD8/PwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAw5+YHAAAAEHRSTlP/////////
AP//////////hG6+3wAAAAlwSFlzAAALEwAACxMBAJqcGAAAEulJREFUeNrtXMF/or7TtsXW
a1GRqyLCVQWaqwqaq4qWa0WFqxBg/v13Atrq1q21237f/fWz0VKJivPwTCaTYYYSHBqBn9lK
L6+Cn43waQ3mj0bIxnWSkB/NITG92PvRCP0myX40wlRPyM/mkN09hz98HPY80v/x8+HqxyP8
+T4N/EP4D+HfipDhCCQGM3ADxqHxHsYIvuAv+dvAGGAf8I+zrxfDspZLabacLV/bTHxtEjYx
7xVns+Whd4Y7En5LWrpL13INwzKspWG4FgdAuF1haF1K3dJLc0rvtgE+SoNy8cTmDAZOGR+8
DUaqMnIUfDXCB3+hOvYVCAelb2hcvoFc6k6UjaL4vhIEfhBoiqZpiq/wpql8m29wR1FGykhV
VQ7gpfFDcNilcqlUxr/8/35/cHcFwuZEawSNxqoh8k1DFFcrcZVTxNmTOGMNkb+B/ZI4k5BN
STpw2ThsV7gJAtwiAEdV+QkveaWu/Oc6RlBzUXUZVwr+zJW5L1zD4Xe5jA9fg/Bsy67i8Luk
eJBL0+86dnz3N3A4xXEY/g0Iv41DjvCv4LD5v8hh9tdw+FcgfP42Dv8WW/r88zn87xCm5PsQ
MstiBP2CpXsOYSqD9Qc/9zR583P4YzANS7tThF36fbY0cRyjAvPu6K1dQYRRBTp/8GutNyPZ
3JCCQ/2kuyqgB2Ysl9zxwnON64ioBoyfdOYSVgPAlQYuNLyjmICFvJxhPrv5tWeH39KgsyOR
fk5Lh6zCxBr4bb59DMjjigWBFdRA7YCoQaQQC4wUteyxhd9oBHJfIU8rWdIIC4jZ464j6Wkk
FclySdIaEC41cviLlgpVqCx6TdGETTRRe2EmT+repo4CbDahudG7Kt3cuiPV6yqVOcAWaDy5
Yc4kLrVmlxAmLoEuERI4j3D6GMatSbyuRy0Vqgt5vKgt2v2tgj3WTV9fLO0qNBLyIA/nOrC7
GR327N6Ne/tk41vTlZbSKJz0qNmg1XtvtPFoKuQc7k5+LdVNcm+DCWZaivRpL3z0IA6FDAUQ
U30MQgtPNB4poiarVAE6rFKHJJFj0oD5RYTlgZcF4U57O79zhEmTJERckFhc1yHIZuM5zeRE
0kwSS5RVhtZwYSiJ64jjGYpOWRvVmlGowFgxtAUkhm2uKXQ64IIe6SmlpnCGw+x2EJZk6INp
dqNbJ7odyHUnzDncRmHZsR8alOnx7YCaUJmOwqZTaUDSRSVtQFfzLiAkEWUlskPFe4MQpUjL
+InWAjJxosAqEu8DOZZjbZKQbKuD7WjrqXIf95/E+4YMLEc4xn8VCJr+dg6xda9KFFq4LGV6
dquGdsc+w2FXerLHAuzAHCeRnomopXYWJj4itDmHXjahqZ6FQObMnjMBTyIiNElKnqBv2ecQ
si15QchsHIgnoed4ZRwQwg3qjmiSpCfH3jiSaIoIEy8xvcSqpFSDNWppfM8JRS3VmS0wGzm8
A9ReFyU29CisgL2CNmoZBXIr22c4RMUb213PhK6eRON6gAjvFrSKWpoKj+3FrJIYNKXsbh5q
UJkbQgcq3Zqftaf4TcR8Yt1ul9JytpRmpdKkgJFIc52NYccRpkHRNrhkDiTSRCkWFJqi05so
6eS5V8nkjerFXjwasJEW3aqyqdA5VBPUXFXlHIJe34TIYXmjm5oQDScpTcM67vgUKEzqchnG
Z2YLvoJFk8TyRexyyW3pY81DMwU7SdTQTKXg4QPNXAjyYyC7IDN/DX4HehArJ5NAdhJRuEVV
iRS0eTgt8Hej03cHKMUSKV4+hgYBIz8hhYE2uKVO29hjHCRkxl47DL5bQZNp5Ra96GIW740k
/LxXcKh/bMJBuXrXzfjlIFgFQaOBCCaS8et0vJXyWMSiVNKWpNBSPgmxsx5H+o7jVbnk0yT6
N/lLL+NQq73jJ2VSsRT/Lt+x+3EOr/cybq4JNnwS4fKiX/rGa/tCDu//2PNmF84+U4evO7Xf
cbj7Kzh8Pnueo5AH7dg5rxA7XDBdePUeH3+7tngfYRQa0dKLvLkCpuOpas1LvfkteQyMeudj
4/APECYkUW7AmYCqMr3fIwmsWTt2KHfiQ1MNF2oHHUYW9jP0UZLfcnhBS8crPwqn4TALh8zO
2lEYy+OIVo0sNL3vRojTMun2wsQIY9cex94OhESYc+u5YnYLhAdSZ16SCnYCTZKRT2rpztFT
WZG1uYs+XxqmHRNdI7sB51YIX41wgRiT6eQ5jJ7dkhcjh3bVrqOfBjZ/th6Q5d4zK6Mb9Pyb
PITpZYRxiUa+GE7qtQqeOR39jSWFMXqhJK18P8IuuoRry7gxZUfnHA71cVzOERpjaOECoTeZ
srIcL9B5/SzCoehH95GOPu6YVVIdnVJZYJUA0KEKv86Wnp8tTNJdLyJ7MaPTdUXhCAfEjmu4
ZPAt6ltC7NXjsGvYrURIkOLfaen7i/o4lLKtnaIvGC4cmeUI8cUc2Mj5fkvj7fw2VFvgDHU9
Fp0BDr51H5CT2PGikcfUNhspoW72Za7CfzhbkKNVPdkb8S+cD8/PFnr3tOPMBbuXi5nnc0mm
+vfNh1+AEPTszWn+bZP+c4TRVV7bd0lxeRz+Rwifw/9FhH9uS78CIWqp/ZKfwK/x79MELHzJ
r/jvExcMnrhgML5llyzM5xDaxtLKW56xsJQkHh+YiZIkzkR+lXsmiUuRpzK4ewmL/9YSRTZc
lycp8CfvsIpcizxVIUf4mRyA4pL9IE9t4DkLpfyqvjrC5uTX/h1VbV41Dkvf0lBOvRQrmsYT
EfjD9zVfw2e+zzMWsGOftqCoqjraZynwTIzB4GL6xDUczkcjJRcg0HyeMBGsVmLQ4NkK4mq1
CoKgwYM6/G0uGe7xPtzJO1DMQkiVS85fO4NCTIQYfknGEMsTVxjXDHxBeDYOT8OBv6L9y/r6
h/Afwn8I/zOErEqjn43woUUS70cjvJF46O4nI7yd60B/MkJGcfls/2gOKXR+Noc5g+0fjXDB
L6f+7PnQ/em2FAB+eO0atvSfX/oP4T+E/18I2T6MyJtlWO7Scmv7qNw+QlcEGl3cLPlH+NMo
YjI8OvNH9ik/AOHBykuHYXlhjCRKNXGWl0EVJVK5WC8hTw7BRYFdwqOeB4TJF9QX5cFE1dnn
sMaOqqqKMsJ/r/VDhzido5Z5JdGARyLzcN0+ZHdpMs4+H01MbjUt0AKfVz3xje/7AY/MTRTc
4aE7hUcX+V8eUVSdQuw8nuiU9mVO++MVwnQ/ck7KJae8bxz/ZYTlfUiRhw7zmKOfS+bjqVS1
IuA54gIqRcAzbzysS78gY6io7wNi3O4R6nkwsYiP58qc6wzJy6Og0O5f2/SSFPucauNa4brI
4dc5a3sOf819kD4kyMcQ1iGWr5Jpp5fiypchdM4iZOUPfPWjHCZel5fI8bRsI9eeF1KL3Tfa
saPfwOEvfEQqSaFWDWQvJY0VyCBnipcp+pUcFldBIj2ATZPU/fBB1RPHjkd2Uu48OF5fDfvq
kKkj0FNPZ3rkhAcOv11Lk8cw6emPtqV39eFCthl9smjVOF1vT+nHELKhAHbiCUxosEpC7Cr4
uLJdpXoLWlNixnLiVqLQTgSTtPIvmMhh5cs5PEW4QFE04FkcI/2m7t00KHtC+T6HEJ51qMRu
BbSHgZ4Q4VkZIMJNsyZAYw7JQlPXPP95ZW9Wo+/T0l+umzdLN8k9pJRpkj6py5Mqra8q/XLl
U+MQdh6jHGEHz1EX7AYzEGGrR21omJCYNYOM+/JQt33LfUH49ZbmRFomgJ+YMnJYTnU7tSus
0mJCLJ/Wm3Q/qqUqZNT0lCfqp0IdhIWrQAu1tKKw8dR7iHXTpVE48OwFWR1mi/jLtfT0unlE
eab7HXIopLqDGsRoXb1ZwOe0NGvDg6LeZRoxnfUY1tygSPDghJkjdzc2bIYQpl4L2lGZ/sIh
C2HWd/jofLwWmJu+q6WHCuiXDG3CK25+nQ+PELKBQwPIauVy+HYcAswA1mflWFyYD++gVV/W
vU/c82uqniI0PzGyjzlMBYN0yc4SrKNq8A9kBZxNQ+++jsM6ag/w2hgbqm2ornHi8gzmysyz
wGJ+h5GUeIxYPu4zgwUydkCe1E+M97T0g87V0VjhuYeZPmf0uNLrqryH0xn/wOFuFtbB9NDo
pbyOaEEqjFYTl6Z6gznZemHpsUsT+ry865J5NZGCTO5CZwfP+Ib+pRyy25XHhE5qH1eovJMl
Z7Xg7bA49kv3CCPHmzqj/JZRSI/RNYQerbcZInzKnB3JpHbfpRtdg3kst+dVMPuyCW3TGKR6
XX/Hln6Qw2OEd40hbCgrj7yPIMycNxneizo5Hof7YzMHFiT3ixIP2OiZ3Ff1qcARNhqLLmTS
5NntrPUtL42h9RG6Koiwk5im1W7TV4TesZayoiAk9xaPl7gWdnq49GbHHL58ANVzAYmc7g/j
klOETFyRbIIOoDvbQiqS/jIvgemtcAeWFonkoprwjZai0lfzcU6zMBPDnYFaOp8biHBq9xOS
uGHsOgyNXACq/rQAM/OQw90wSR3jVUt5WPlFSzNnmI7umDPqlzqmqqe3NzHAE2zTiQYjtdcc
mcccDrStcZhBUUUIqxw8Bk0iR3mA0d1CnjzS6vDxpi5XG/RhNczkHUzmct1v+/fe5Nl4GTcn
CM1KUV7HKHPUdNJcI8JG1r7d3KG/x0aTNIzlG0afVRumpBFvtaz1PBt29cS6Z0ccVo60NPGC
hKA2V6EBK2hl+srklVVbk6CvGsnJ0Y0Mp2WFr4xHAS61WKlkI6DiqPvV9WTzwmEURjUKNtOz
kKErM97gyZZ3qc530DWMwqxGX4d191VLrcPSo8MzR2c8aQrVg7hGwLuLOAp28RotXMCA6LGZ
JNUNblAPClaGKLjZHiEkja7W7POSMxiJoywMksCb+ncmxFWZv91VDjPeIS4wWhXK/aKzRWLS
bTB/5RAh8MpDxMLscnlchd3j7aAXgiBwK5KVnRrt0KNx+MZr+6VQ8pdI8RY7Xss40pMA0gCi
xv32dRwmIO5cCwYjRDgx3FheJcth3eggh/OQecivcThUVzAGZe3sWrk5WeKvpK8c6llN4A5S
RFM6BtdEDsMdqp4toD+jRzpjoxo9Nw4/HrUg73htx1paJVq8rjN7gQgRWOI1EkOrQgs707up
vCPmcvg6Dt3fHJX8Mh8iwrCuhmgvbpvewhcybZLJCeHFvD5aDYYW8Za9gMLVU/x1a4tBYWkO
lp+VlYHst1P5Ed2NSJGfYJY5YQ/9yPoa5h3IIPbla1dPudeXG0uSrV1gSPuMcOfDWkMq8eq3
Xg1qIH+ew+37CPkZP2gpurpp+In58Gw749Nk+nU+zQfb4gLCT3ptlzn8pNeGfmn8zs2OUKk2
o7WcyjO0YDoLF6r33jU4h3yMj3MIK9dzeH6hcx2HC2OYViK9S59Jl44jvRp77wXz/oDDy1p6
s3d33jeCR+V6xRotqbzLYYsfM9U1ugnrFOE1Mvm9K8XO16wt3uHwUrDUlI5UzP4Ahy300mk6
rNGt3aG7BWwR4WUOTyI/6Ht6BhgpOo++nM5cHvdW5TQIeyNyFcKcwx301TGoN+AMWfgUQ5zK
adjnfkN/QvqO16jKTG2nZBmhBxN8gMOFMUaEt4xuH0KcfmCcye+dRecMwoXZoy12sxOFpKb1
1FoHbNPV4q2rnFTvf5DDOXqM0yw0l2GXCfaOdKOwWxnyIrpxFt4w+9kNIjlAt82EJjE/wGHq
yCxkbRbWYqIzIdOjdy3NuXGYDlTSiYemZfNCNPROma2BuSNweieTD47DKmJMzElTfmwaJbIj
6I62aAcRRhQsXDGv8DcsJRsRM1KLkssLHJ6O4lyIPlzHIZRuYLtq7BREuCMrUH2hBWZC8Git
6+fDKv7+zqyxaLwwHO72pVqNdh0d/VEu31aEXTQMsjIkfbNAeM18OPUuzfjnLE282XiqLppQ
Rf8ROezw6sw5cijAJ7TURC1dRHr/KZwa9hhd97QM1LQQHvqp6KyaME9INRP1nY1vFqe7lH1d
NLF5hkM/dm0VRFOcxNoYB/8Y7L6GPw8LNbxeSxOy2NjgT9hIWYdmog7WNlCR8VtOqMR05Ghk
R6NmTw66uDbrHzgUvgzhOVtK8kgV2lIvX9nnS60lvz8oMz4xW2Ty/Ngd547hkYNOXq5G5YGa
1n4cfj2Hn4rTfNCnka+4lZR+4PCGlxotj6uJLP5PcqXlbMafry2/h6rI76PqussimcHlrUgV
YAct3UtLyL6f7e+GWeQPvFZZ8SwIPBAeZPlwEWEp0DStystpXhq/H2h+V09JLMRE0Wb8Vq4u
FxClYoYxRYRfWGZU6M6nch8uI/xko6U0LzNq8VOCbbWvMMITxlMX8nuTrIKGWNQZHd4JAr+o
NvIV1R+p+HBURz0UBsev93BVDvkYPBUj/1TRreb3e1UODX/p4jLroEzSQcm4Ss14TVuRhrLK
b+qay9ngNVxF6oKi6D8/Y+j/AIvYNDh/qKyKAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_011.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAA4BAMAAACcSOW9AAAAMFBMVEUJCQmQkJBQUFDR0dEv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==</binary>
 <binary id="i_012.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAHpBAMAAACIJkUOAAAAMFBMVEUFBQWQkJBQUFDR0dEw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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAmsAAAGiCAMAAACPnXE3AAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJllAABx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==</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAE/BAMAAAAnOt6xAAAAMFBMVEUICAiQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAFABAMAAADdTmGlAAAAMFBMVEUICAiQkJBPT0/Q0NAw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</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAFGBAMAAAALF4K4AAAAMFBMVEULCwuQkJBQUFDR0dEw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</binary>
 <binary id="i_017.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAicAAAGLCAMAAAAruMLnAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_018.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeIAAAGNCAMAAAD6lYIeAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_019.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAFKCAMAAAA0fpVnAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ
AABxAHFxAJmZAHGZAJkAcXEAcbpxcQAAmZkAmbqZcQBxcXEAmdZxcbq6cQCZcXGZcbq6cXGZ
mQC6cZlxmZm6mQBxmdaZmXHWmQC6mXGZmda6mZlxurq6mbpxutbWmXFxuurWmZm6unGZuuq6
upnWunG6uta6uurqunGZ1tbqupmZ1uqZ1v/qurq61rrW1pm61uq61v/q1pm66tb/1pm66uq6
6v/W6rr/1rrq6rrq6ur/6rrW/9bW/+r/6urW///q/9bq/+rq/////9b//+r///8AAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABE
qHBOAAABAHRSTlP/////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////////////////AP//////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////////////rL6D
GQAAG/RJREFUeNrtnQ2b20iRxzUvS2AW7sxAyBF0ueOibFgQWcMenNbk8AUvM9b3/0Kn7upX
qW2VrJIsZf/9PJv1yFKpqvvnfpGqurIaBWVAyVAFKAAGBcCgLAmYDAWlvwTAoBNE4TUEgEEB
MCgABgXAABgAA2AADIBBOQ1MpVbbRf2nw8L0fL5Xij3881H/7+kH1EjV9a09Pm5PANM0y22D
Sqn/XRjYDcqb5n95drP7If2o8yWY+3y/SQLT8EI4738EYJZRymVYu78rUsDkWWb6nncApl5G
Q22W1NG1gDEDkjnDvD3YqhFKHS/t+4SmE/JHHv6q/vk6mliYMzf0SR0/qqlHoa76VXBgoyh4
eFJ3Ko6PSqO23KdTwNjr6RbblrbNJCw44s/1upHOVht7Dc3gsuYO3gQnqajTZpOi7kp7l1C2
qlWrBVVJU9VFSs7XLdNzc9tWzUdVRIecvYla9mf/OjgrFKCt79Rl6RUpdV20gNnfBa3+7tAY
takrJaBpTq2Sri39KTji//E4Nn81V29rd1zLoh4s1/VFddaA++f3jVkPTx/+3PyWunIDYBrt
HDDu+kaf4vn+Zue1bQ5o69wRf67TzVphtHHX6Fs0/xShCfXxt09axVNmq3+CK2vXV+fBRV4L
fc27v93dHhJyWqYbDbo1H52sD4Xt1a5lf3Z4lm9Ssr5bl0EbVPpTF5iw2amRm6NNC+XZ1qvd
PZIERv3a2sA0f1VNi6uK0KaUjQ2fmtb4/s3zfZGQW7cnWFVGwJjr1SXUOTltm+u1IHvEndsF
xmjjrjEfLOlkggFmU58wW/fLwZX+LiSbLvJaqK8I44Sc4FNt675O1HzqkLE3UcthhUZnlV51
UjWqyxAY0oQFTGV7ZHeL4IgurkMsouFs6z4VITCmWit7fvM3dbN1Qm74HEZ/vbFzGLq+cjMa
p21zgG7hzPb36gKjTnXXaCYtMNYEB0zS7NtPL39DbWyv9Hch2a5mKj9WbrqqkJzgUwoYL83p
4A9FKMS1HFSoP8sJMNZ36rIOmjUJjBrytglgjJxA7fYR2y0XvrpsL07H28Ds7x6+1+w3p/3s
UY2tm9SdEg/uCBh7feU0Pg2Mu1cvMDToZ/YXTCYEwCTMvvlyqz/5K9vAmIucFs1X31IjpOT4
T2lgbJsmDnWBCe95socJgGnVZR00axIYP4lp6ijs5Iu63YkVico39euP676Sjn8fD0nq9nYO
cvNd8/3/mi69Jbe5dJsCxl1vJjatAZQqMTjSNyTZa45WFW9CfvvJDUkJs/XUkIAxV7aHJNuP
Wi3UV2UWDSuBHP8pPSSFv8nWoc6QFN/z9JBkrO/UZfizSQOjfrCqzfdf7CIFlMRtNM/qHjET
v3DSGxxvTXoVzJUZqgqtUZmUa1ZGWfjQUZ9jryeRVTSCmylcMKSac31N5/Gk112j6s3KJRM+
Pd78zxs3oqbM9g0U3cXL1heFGutGML8m/qQ3qvnUoWCwadVyKDUCxs6ayfpOXQbNmpz0ulFL
dxS0FK7d4ixYiHWOfJ2Fc5gyXARmtGi2syBa8KkH/c1IlP3x3i6r9SSgI/ef7R6GRmzVYenr
t25K4LR1i0R75NmfW0fr0byzrG5kKbT9slqbYKZoRZ002y1XzZUOy3hp67Rwy+qb34Qr/L5l
dVzzqUOuBjq1vG2fXXTW5VR17bosfbMml9XTP/258JVDtihtpGWfe1l0yYO7SexKPrgDMFeR
rSeMgq8GprDrxKsBALM82flgQRPYZTu6mYEp/bPzBQBzsTYzyx7q3jCBXafdGxZa4EC1pIYA
MCgABgXAoAAYAANgAMwEZQ4/cLcSAjCrL/P4gVtHbwCz9jKXH7h5mgtgVl7m8wPv78kuBuZi
J+enjoO3EDClfwnr9djof0LV2u+nvbZtu+xF2iGQXgLTq9vYrI27T+wO793ev8rCN+Xhe/wi
qVL0kriO/cBZruxdB/GEE3hUKV9Z9/nNZD3MxU7OKZ9xAWBK79MR+p9rV5tQtbbbd6BtbJe7
qDLOvKEveGhR6hhNCciNpKke93LR+zGVkQ9KrJJywPfOaIFLjPkYSzplU5701k+4xnsVq95W
GQPMhU7OLS9nIWC863fof/7wZICJfKEjt+9A29gud1GlPR0DT83IPewhhKjsAqPa03f0Xcfr
lEoxMIHTnXFKbwOTtOmUt37CNd6paG41HTCXODm3vJyFgPFeuaH/ufbYe3gKVet48eZBR1+n
3dSNw2QIjPfYNrfousP7htnUHWDC+3dUOgFM6DJ83jP5nLd+wjXeHZkJmGFOzi0v5wmA8V6o
2t9Mfwp9oTuV+633rEw5UJv+KwTGWuBv0XWHt81QpnqY88C4wa/Vw/iDbGC6XvUJ1/hyrh7m
Eifnlpez2JBk3bi9/zk9jdLRH5EvdOz27bXtDrV2Lqzq2PuCtyxIDUne7b0+/nsQHdh1vE6p
VO/f10lgAvjOurKf89ZPuMY7FacF5kIn54kmvXlr0hu2ZstjPHb79trGdrmL3mqX8/+KfMFD
C1KTXu/2/vxiV/kx75TjdazS8dWhPjXptdV21pX9nLd+1zXeqzjxpPciJ+eZltVWuF7zei/w
/PSy2vfdLQdq4xHtfcFbFiSW1d7tPSchhpiU43VXJdoJJ72sDu066coerN5P+O+HrvGBitMu
q2WcnOd9cNevdT73zjjdGz7f0/iYF6wHd6c1HlzvEz64k3NyBjAdYN6Y//+B9WrgtMZD633S
VwPzVuwPCpjEOedOEdOY8wpizKuBOff1EQKmX+uZ7eLe8MzgIqYx3BtQJmoIAIMCYFAADAqA
ATAABsAAmAXoiYIUftfrYbJld35ZvXBrAQyAATAABsAAGAADYAAMgAEwAAbAABgAA2AADIAB
MAAGwACYmYApM0o4orKGaD9WOmDzGOkIj23p8viZlIA6JP6bxyC6MatNsjodq1z6zR7ch+gb
dzHJ9N/HwnTghg4X21C0cmV2RTAamcBUq74K99CxRBRyEnhZOomRKSbYjkKTAk38P6HOtOeE
Dj7JSNoflXbfkg5VFI5S+K0hgrowd6/i8JZVAZOroJrb/7vPfvLzJx0er+IwtEf9/jVtn1Rp
fHQgPn31fF/ov9V/3veeMkg2f779nT+FztMt2/rGXkz3P7jvW8L2d2oLjdtDefvVVgVsHF99
dXvwGpU6m5yKkTLqU/z/848PTnBbvciU+uOX6vwqCwz3J7V1brBsZG6sOHtIK2lV0QG5m/r4
+1qFuqkro7qgf1zdrg8YnZJHN5xOkqmDdG0qsjfaVm+n/6rWdaTzxcTpuprT9u/NAV2NVdAC
0TfmYnf/8PugeXP6YZM6ZXP++7DdKdgoD9Q33xXesCQwzpSPitHjf/yLTvxGh6LGja3JVR+W
BsarUptTLDBRXRhgbN2uD5jKRYnqjE53W3dARfAQMDaxq/9KVS7txLBttXHmg5fdkLFJfmM6
Hp8uM4zatMLoYt0q9dtdA8zbXR1q5ARZ9enct6GybYmRKR+/a1p3/9/NRV4TD0xHZzVApoHx
qnSBCerCDJO2blcIjAt/tsC4H6W11w8t7lwV52wCCdtD0ne6cd0pNCQViW/oYifTfR/1B6bu
cxNla3dAiQa7GBj1V9Phe2WTPYz79qPS4N0nBYzXxPcwbZ3VETYwH3dUgWFdmDsHnc/ahiQd
l7f/C9V4pUwr6BegsrK3hyT6ys4tdDfkzLYtYvDYBd2wkt35hi5297fft4ck2ret0ELKcPpC
gjaml7Tq6+7o19vAsBNDkrHyYzNB+ekfVLO7Q9EtYp0bhU8NSV6VNjBxXVRmb6O1AqOD0p9/
+aRbhn4Pavu6Vwc1D6CJmZ4IlLT7lP6q0vtyNL9q+j2bmYKWpmdD5qdf6sWInmlsut/Yi+39
7feBsMqk0tbNoK9TU4iHp0CjUmd0o1+xbQLa2SoSHKoXmVKXWn0t1R3yU+qONdEcpownvVYV
Aqb5+IHAjOrCSI/qdmXL6py2UMp/cuczzqkqzBLL6twswbPsP+9pnZsVodVmIdqsFcwpZbhb
YfSNvdjc333fEqZHIrODmVlWZ/8ar45p3w6nfq1Z9IYFwJQdU9Sy+vmNWbq7Q0bpts4/pf3I
wmW1K4VXRY+dW82fXlCHdaHv/s2jv8UKgamDOYwv9FsZslfBdR/cBeqrXmK8xJ4Y1zHWdur2
swDG7FHA36tgMcBUhYhEP/0RB6Zdt58DMGt7NRCo/+6AVwOTAxPm+l0hMF79YGM9ALPs93F4
+QhgAAyAATAABsAAGAADYAAMgAEwAAbAABgAA2AAjLjRkQczpee7/dtd4MLsvMS7rtEdaaLC
JMSJGxuIkxK2LmCMB3Pgx2YdTIwLkHez7jp6t6WJChMRJ26sFycmbFXAeA9m579IXpGBC3Po
Zh27RrekiQqTESdurBMnJ2xVwHiHVOe0nZv8mM6F2XnNdl2jY2miwmTEiRvrxMkJWyswzmk7
U35igQuzNzvhzn0CmPHCZMSJG5sCZqSwVQHjPZhdp0r9beDC7NysU+7coTRRYTLixI114uSE
rWzSaz2YndO2M9u6MDs3645rdGfSKylMRJy4scGkV0rYypbVgU91NNAGTtvGzbrrzp1oEUFh
EuLEjY1+HjLCPrsHd30+nNnVhLH8S2WNHSSOJwzAABgAA2AADLP0e4lnVxLG9GCXNXaAOK4w
vHxcjmoTSMTbagADYADMCoFBQUG+JPQwGJIADIABMAAGwAAYAANgAAyAATAAZj3A7N87f1Ed
xZDdHmY0umTejyPN7LG/lRDm9KJEATLGVtx9lTKGpeQHnmdBQoaZgFFugDqUgZxGjYvxPMBU
Rbgr/khpueZFpHmdXspvv+oXyTP29hBuN3+5uCqzm8krX6o+ifI9jO5a9Ga1hfl1bWcCRiVZ
UNvTikhT2+Y2lbkREOb1UoFBlJJgvLGPW7tP/Uhx2qOhVErlW6Yw6TkMZdIwLUc5O2Ybh/NC
Rto/tNLsKmTpRRFA/UhzJJJjtsTPQ4cikXqM0WASYPJsa/e4VvSM3MFwkHL5RlKaSk0jI8xk
OqEcADsxYCpO3WZ9km4PuictM66vjigwlUnK4PyGc4kxSXYeyDW1FJoQGb1kgSmEgFFTF23n
3zlz8il6mGZ1tL0OMMp4iSq0hrwUo0/rJQmMrtYwK9fl4p5/cefGot4Z5yRD0vO9ipa7ypAU
pUUaK23/8ycx1So9TAsCQxkWBLrA/Y8O/kdtt4qfe9KrMkaYepl50ksLRBlpZSGnmtJLctJL
bf2FQBeop1fO+TufuYf5sLOdih2T5ltWU8O8EBuSeCMSF5gXNjpVZlnN/nH0iaMcOTb5RDpb
xoTA6McDeUaT7o3UDGbAPFBqWc0ekfqFeb0kH9zxf4pZvxg1EmlWep8jyA9J/vGyTsYjMR4x
lTPJf8SA4Y1I/cICvfZ3Uq8GGqHcqs16wTPpkTnVh5ePC1NtAol4Ww1gAAyAATAABsAAGAAD
YAAMgAEwAAbALA8YFBTEVqOHwZAEYAAMgAEwAAbAABgAA2AADIABMCsAxgdVk3dyFjlPVWP9
7pjKVZIOVMoSsUhonS7vIGgsO/abI46vnRwwPqiafBuDuF+lzhzAsO/DdfSXi4pT/sEqmELO
WHbsN0PcAO0Ee5i6tnEyOi45co6P8wFN18Mw78OSVjLDY1jCPu5qG3wmI5Ef+80QN0A72TmM
CQ7/LIBhqzxkZ3Y5YPix31wFedrJAmNCBD4LYPKHr3ku7AOAebGTRZAV+80G5sVuXmAqtxnN
5wCM3sqANYvh1xtrABkisZTceqDiC5PqYXRQ9WcCDEnKGfMYdr31BokNlSgaacfUTnZIMjPt
5zc1AVPZhd9agakkgXm7kzVWLNJuiHbSk15dwfvXACYxfmyFjRWLtBuinRgwPqi6qebO5kjr
AyYOORZQTbfuB8ExhDsiscSxtRMDxgZVHx8LGg2jxxirXFYXkltBlK1n3xLG8kYk5jaf2YA1
ocyQZIKqc7PZUqhAPjrIOmOrILYSViaIPeag57JZIfnrYI5IDHEDtMPLx4WpNoFEvK0GMAAG
wAAYAANgAAyAATAABsAAmFmAQUFBqCx6GAxJAAbAABgAA2AADIABMAAGwAAYALMCYM6Fyg4J
Ex1ldDXEqaOvSOY0NhIfnkRbmBfKy4/lZQubOFR2UJjoGKN9Ql0BaaI5jU0VyQLDDOXl1t1m
7h6mPhUqOyhMdIzRPqHueGmiOY3N7+ZLUWC4obw8n95BwqYPleWHiY4CxibUlWpjweRLTYV8
8ygJDN9NOhMXNn2oLD9MdFwdmoS6Qm0smtN4//ooCgw7lJcjbqCw6UNl+WGio1rFJtQVGtUl
cxofXx1EgeGH8jLEDRU2fagsP0x0VKuECXUlOgXBnMblthYFhh/KyxA3VNj0obL8MNFRQ1KY
UFdi2iGX01itCSYAppIEppofmJOhsuXYTKG8YT1KqCsAjFwgm4n8ybYAxpSzobIDwkRH1KF4
dKtkTuNauIfhG8vZsmygsKlDZYeEiY5pFZtQV2ahWQgvq2WB4Yfycq0dIGziUNlBYaLjZpZy
rwakcxqLA8MO5WWOcEOE4eXjclSbQCLeVgMYAANgAAyAATAABsAAGAADYAAMgAEwywMGBQWx
1ehhMCQBGAADYAAMgAEwAAbAABgAA2AAzAqAOZuGuJwptlo4HFoyDbG8sdwwmKUCcyYNMTtM
eaTRwuHQkmmIJzC2YbkUDJyav4epT8VW88OUxxktHA4tmoZY3ljlQ81z+lzwHOZMbHVeTP+j
Y9/nSmmIJY0l9UR3C7gCMKdjq/NNPQswcuHQE6QhlgemutmtF5gzsdXs+dlM88ArpSGWBaZY
OzBnY6t5YcrjjRYLh54gDbGssbkOwlr5kHQ6tpoXpixgtFQ4tGxWWR2mpYrcsoaeXoisCYdo
N1NsNTNMWQAYqXDoCfJWyxu7/2K9y+rzaYjn2VCIfZ9rpCGewFjmj3CZwJyJreaHKQvMAwWX
1aJpiCcApmSO8kudw5yMreaHKY8zWjgcWjQN8RTGcnc3wMvHZUnDy0cAA2AADIABMAAGwAAY
AANgAAyAATAABsAMBgYFBbHV6GEwJAEYAANgAAyAATAABsAAGAADYADM8oFxodW5CarOozwR
1RwOVPz82FfKWy3bwtwk3QsFxoVWP9+TK3vg06sacgZg+Pmxr5O3WhYYdpLupfYwtQ2tJk9w
HZsU8DQDMPz82FfJWy0MDDtJ96ID2bSbqcoG/PzjQz03MLqw8mNfJW+1NDDcJN0LBiZ3QWs/
e7mrrwSMYNa9fMnbfbCTdC8VmCqYguXt2dh8wMglOpfNWy1vLDdJ93J7GBtarRYYN1fqYXj5
sa+Qt1reWG6S7gUPSXaJUhWqvzQrPw3RbMC8Fd3ESyxv9QSx1ewk3QuOrbaRsm7zstmBKWVj
AZcc+chO0r3MHiYIrdY73LWmMTMBw82PfZ281aLGiuatvgIwNrTabXjQdHPbuYFh58e+Tt5q
aWOZSbqXOoehdwF615KtGYxc0+Vj85zzNhlj58e+Tt5q6e501a8Gpi54+bgkawEMgAEwAAbA
ABgAA2AADIABMAAGwCSAQUFBqCx6GAxJAAbAABgAA2AADIABMAAGwAAYALN8YM6GyrJDWEcZ
TUmDWffql2bVZ8Sjcl11ikDL8RJL5V/Eq1iGuIqesWxnBOZMqCw/hHWM0eRFzLsXyy1aeQ5y
4lFZ7nvWwVoqKeD+rgGGWbEZD2jej3qOUFl+COsIo022Hd69eqXlhhFOPCqnPbaxlqNb+Pjy
y0YzZsX2i6PG4od0TR8qywxhvdzoyGm491590nSGUN3SjHhURntYcUzX5n6J5TcuY3V/xfaL
+8dThPVswJwOlZ08I1uUNLj3Xn3SShujw4lHZTSvFcdMbdw/Yr72Kc77K5bZsJ3f+MTAnA2V
ZfZ3FxsdJw3uvVefqX9XAvWIzohH7a83K46b2rhP4vHVwQNTbWoZYEp+oPb0obLMENaLjY6S
Bvffi7UM0cYw4lG5Pv5bdmrj3g5wWztgGBXLU/D4cjc3MGdCZZkhrCOBMSFR/ffiRYoVvHhU
Zns04riZavuMfV97YN5Khe1R/OHck95TobLlyDi2IcAw7sWLRd3y4lG5e4dspYAx8Vfsih0Q
NTofMOdDZbkhrBcbHQSOcu7F6mFeHXjxqMwehiuuZj6l1FJYFcvbH5A3Is0TKssOYR2zrDZJ
g1n3yvoblxaZnHjUjMMKiWOmNmYDw6tY3mYQvBFpllBZfgjrmJUmJQ3m3au3v3KPyUuBVwOB
OF5qYy4wzIrlhWoX9czATFvw8nFJ1gIYAANgAAyAATAABsAAGAADYAAMgAEwAGYsMCgoiK1G
D4MhCcAAGAADYAAMgAEwAAbAABgAA2CWD8z5NMTl5LHVQZQxI8kRJ/B2S//rjzlm1lvF9yFj
q8fLGre+NMTsjL4XG+2jjFkpjzn4aSGcmGNulmlu1uAB6lWNZuXNbp09TH0ytpqf0fdio8Mo
Y0Y8asb4AeioJE7MMa/e+FmD+eppR2of0ra+Ocy52Oq8mLKH0cVEGQsCw4o5ZgLDzhrMV4/+
LUfvVXE1YM7EVuebenpgXuyEgSGxPTHH3Byw3KzBQ4HpjXNaYRpibkbfcUab9pAGptyItAc7
a/AQYIoVA3M+tpqX0XeU0TbKWBiY3ggv7uYI3KzBA9TLddjUeoekM7HVvIy+o4y2UcbCwPRG
eDGHJHbW4AHq6Yin8dtLLDANcc1eUl5chy7KWBiYUiRObEDW4IEj5v6LVS6re9IQT76hUBBl
LAtMf8wxL3SZnzV4GDAykbfzA3Mutpqf0fdyo4MoY1lg+mOO+fvD8LIGD1KvzIT2qph/DnM6
tpqf0fdio4Mo41wiPN0L6Y855m7wJPhqwKjXVOxqE51PXfDycUnWAhgAA2AADIABMAAGwAAY
AANgAAyAATAAZiwwKCiIrUYPgyEJwAAYAANgAAyAATAABsAAGAADYJYLjHaYutmRw1RxLWAq
5zhswlrdhwukiQobLk7c2LPiLhM2qoexaXDzkeH2lwPjQo2Vf6sKN/YfhksTFXaJOHFjz4i7
VNgoYEyA6vP9qHxI43oY4+Kqs8Ur93z34RJposKGixM39qy4y4QJAHN89aurA0OalLcH92EE
MELChosTN5YBzFBhAsC83amYm9L5YpvdUEq7XYbdHaW6cKLDqUMXatwbc5zNJmy4OHFjGcAM
FTYemHyrgrSOv31S8TfH3+uerXJBJx927m874wEwP2hgVNQhRfVRwBZFV6kEzXRv//eUQxKA
WQswlY4HCoChxZr6l+7t/wYwAOb+317XiwAGk96VTHppeRQCo3e80+t5Asb/PemyOrdrwlxg
WS0jbLg4cWM5y+qBwgQf3BEwzeqooEhis2Wf+3vKSa/QszZRYcPFiRvLAWa+B3etVwMujLqk
/5c2qtp+mASY3Mfhm+fa7sNwaaLCLhAnbuw5cRcKw8vH5ag2gUS8rQYwAAbAABgAA2AADIAB
MAAGwAAYAANgAAyAWTkwKChDgvFRUK7WqaIAGBQUW/4fsFQ8mgu0ahIAAAAASUVORK5C
YII=</binary>
 <binary id="i_020.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAECBAMAAACf3srCAAAAMFBMVEUNDQ2QkJBQUFDR0dEw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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAACuBAMAAABXdxDjAAAAMFBMVEUGBgaQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_022.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAABsBAMAAAALV69cAAAAMFBMVEUGBgaQkJBPT0/Q0NAw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</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAFwBAMAAADZNGYIAAAAMFBMVEUGBgaQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_024.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAF+BAMAAADjPgd4AAAAMFBMVEUJCQmQkJBPT0/R0dEv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</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjYAAAFWCAMAAABNdCfAAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_026.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAFOBAMAAADnRADVAAAAMFBMVEUHBweRkZFPT0/S0tIv
Ly+vr69wcHD9/f0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADA21cNAAAAEHRSTlP/////////
AP//////////hG6+3wAAAAlwSFlzAAALEwAACxMBAJqcGAAADStJREFUeNrtnc9jmrwfx6NF
e8X1Ua88rq1XJ1iuPMrmFb/WecWutddhCvz73yBgnZVAQ0JCZrZWBaS+fH9+BUIAoewNXAgv
hBdCogZ1HcLoiSkdIYwfnm3FVn5slt+mS7kI/Z7V2j+xQNqUXxIRTp4RUXP/9GHb6X4ZxJw/
TEkIJ88IyP5xc7RIn2gRon0jAyHsRXwvp4vHt5GOyr1Ze0IPiWWfDyp6t/d0+1p7Qg0oN1Dq
fOg2l8z2LQYhNEPJCWWu2iam5IQeGMpN6AHJCT0L/Ce1lUKtAkCehBGg1LEUquC7KTXhI2hX
AciP0ADNSgC5EQZAWUtd0/gW+BVKTbgDXyWvS+G/f03lfSG8EF4IeRD6puyE7kxyQgPM5SYM
qipHeRFCS+nLHWkMMAulJqzeRismhBqo2kYrJnys3karJfSTM7zyErrgVW7CMfgud13qWeRH
ZqCO2lKfiE04IrfRAABLUYBCdJKjQsJ2iTSaNLEJS5znDZSXVWc1+Sk4YZlSKJHfvRDWl7D5
t2iozi8a8iIM1rITai3JCcfgTm5CqJXt2O8EJxyX7jQJrqEPWiElwkO2eNiY0ajbaMTtZNPn
TeiAdUhbQy0yix1QzOjpjDOhR+HYzEHDlNCKavCYEIBrzoSuYpYnBH8SwlTDPeycL2FA4/Da
TsFZ6ZArIaQhIeofnljpnjAQQsMdlcNrBz/8evDDIw25EqJkT7VvccYPNb6RZkxngOyH3tM+
lsZW6vLVUKMzOO+QD+cf/ZAzodun480p4ddjK/USP+RqpZSug/lQtaUa8o80tCKycq6mCZJI
IwPhaU0Tp/k0H15LpKF7JuNLomFqpbNzsVQKDU/7Fu5734Jf1UbzcrQPfQsLNO9tC4Afg1t+
vadHiqfsd8mndN798Khx0tAHVwz88L1qO2qc+vgqYGGls4MfKpYNLMuybV6EPtVxJQcNU5fz
ddPUdVNHzo4euBA6VK+HORCSWD5gJCHVywo/5EP+hCrdoUEHPxTm7FpAeWiQeBqqbbr724mm
4Zj26C7RIg3UGqHchDvqg0g9IBah2w4ZEbpi+OED/XHAnlix1GlQ36UvlpV6/ZCVlTriVG2S
RxoGZW5yAsu5lpYw6Wz+BRpeSa/hTFbCQJhIA+/YEIqTLQwaJ+1FzvjQajHyQ0WQWGqwmsxD
FCulMIAtx0p5Ez4ym4/FT/oWI76EPisvLKbhN/aEBrvrQ70042Pq0meTNSG02F175yWxFGel
LnNCA6zZESafcoSp2rQ1Y0JoXYXMNcT5ocWa0KF5Ni2r8sYQwsxjtJQIfYvlFbBe4gFOC0M4
ZEvoMPTCSMN476MWZhO2hJDtRcwFYqmXeTqfDqHPdnq5NB9iNGRNGOphWIEfYjTcZY6MqMlR
jHVeLN2BRp0JvSKEbRk0xPjhqN6EBfKhkzmrSL38MJvwAbwwI/TZE0KrQNXWZ0UI3VcRNAzZ
ERoVTIxUINKw61tAq4IZqw81Dab3BFgROlVMB1ygpmGmYVDJ3FYFMj4EjI5iqJXMvwZTDWeV
W6lXzYTH0Mq3Ukax1K1mCr0isZTNUYxxRdOTcSOkP4Atj7BqKzWqmgWxkIYMIo3H7kRFVj5s
VVuXqlXN/V/kOA0LQr+6iSxTKzWqrbx926yKEPIhrLDJT+jn+2GovdZaw6RqM3B9i3oTJhoa
jaqrtqr9cNSQVcMifmhRjTRwwEnDyirvR6ZnC7P9EGelVLMFBO2KNbQq9sNHZc3JSiuKpV51
92o6KavfqtEQahXb6FHGx9U09PxwzGFm9cRKsRpSI/RAI+RFiKtp6GnoVn+HCmSl+X5IjdCo
PMwUrEvdnEgDv9iDX4W+zXbIoRWIpRp+xBDcT6XRz/9T/1RczfxppeMGcf/Q2E+hkT8Pwo7P
DRxSwh15PrQAmKKf3DTgtk0uhInl7Ig1DAC4i26cmTtE1OFxk5F3DckjTTxUY8Qj01Gr2vCE
2l69gMuNbopp+JprpXjCxD4XXVE7+UmEMEoQDkOhGyivYV9wwmFpDXNjJNzyJCzgh1pZQj7F
zKkftgkJYT7hA99Mkvphm7QuTWbmm2TGUt9SeEp4qEuJCbX9lYMeyBx1o4JXvpEmqdqapH7o
7GeR3GVmfE53TPvYe8IQutix+m/7olvNugZ0bPEpuD/Vt8AT+gAonaes+fnQ2jVfCWGRSIO/
3kKN51g8CwI1/hVPAUK8hpFMqJ03Upe3Ex5lfGI/RPkO9X//Pets/wOcnZBKPoxscbU8u94D
zXVYB0KX9Nq1AAgAmBK+sSAMbwTq449LHC8VvBXp4w/rTJjmwzdpCQtlCwJCKA5houGYLiHU
1rXS8NNXycJ/OPeYznSN6BL+A36I54cKRcIvIhRrp4TY/uH15wgfhQKERQg/p+FYiGr0c7H0
U4QBUPpiZfwh3Ujzje+RNcJY+gk/fLCUm1BmQs8Cd4IBhtaQKiGP8SQFNaSTD+GLgJV3cu4J
o6HKeG4T/nWpHIRBaUJddsJvoqXB00iDJSwQSx/EPdnt5h9NdPIJHwB4CcXWsFykMUBzGdaY
EJfx/Y0Z9eg5jIwtThjnQ08h8kOogTZ8Bu11GIquYUBG+LY/79QQWMHDgbQdGeEoAvxPaMCU
kFDD6OxoIxS7FfBDB084E52wlB9GVjqsv4YYQg8AxawHIWnV5grY5c0gVMhqmkB4CQsRYjT0
mqHkhL4UGjpYQvE1nCeEJpGGgfhW6s7L+WFtNPQwGjo1jzTzMlUb9psRhfC6lB/KYaVqzTXM
j6VYKwV1sVKsH17VO+MXiKU4whrE0utShJL44bzeGs5L+WF98iGplQbi50MrIQSEfghk19CX
omqTgxAXaR4l0fASS7NiqfCE1kz6mqaAho1aZ4tEQ2wsbdU60rhX0hMWsFIcofhWmtyuOgBk
hDXwQ7VA76neGT+51TGphmWsFG7vt0+D+w87gL3BNPo3pUroc4g0QXyJdP90uQeSRsc8tKv8
3hMjwrdqCJPzFqSEsMTH+A2Uwa09/WilwLZtBEipc53kQ1y2GDHTEHf5l0trkIeb38cfMYo0
v3HvhVb63XmbbvRs0emUslKfMFuUsVIH/U096+3GYSSSup94AxJbbaIh7pM+MvJDFdxrmaMa
3cM4HUQ434cfQsLkpIRPaKVlCN142N/Zdf47urqfkgIFXsJDs+q8lB+WJBxYGVOGvL1PtKHu
2UbEGqr5GmKtVClD2IqmmUpDpq5Pji14eESI/ohKruEsIVxXni1gdAGDk4rlHA+Rg0fSRqMD
++ibINYwDpRQqd5Kk5TRevfK+XtB9/55VDAF8wDYxBpe5cZSg2X/8HcaatRjwrejuekdMLNa
b6BLHEv5aTiJMvmBcHw/GBxZZuuIcKg2HWVS0kp94t5Tn/wQUZTJR2dnJzou2RAhCqQNv6SG
OEIVq+GavFsDvkex9NwI3ONxuWrkheDKL6shadVWIpYiZe6fz+ZDeDwtMSJEr4eQU6Qpo2E8
hVbz/JpjDWdI7teyhD6PbPEYEX49T9g/8sM58kuTnLCV64cGs3z4c5AxmfuXo6M331CI9TZh
2HsppyFhTQNrcDQx9cNsQuOKjR9W1JwChC0ZCHFW+iaHlSrl/HAh3iWkgxv9OJbitHjLsVI4
eb4Fykrft8n+t5k2HcLov7nU4f41DCF6EuohWopWmmhT3UTrdT3aLmrx0mhxvEO0eKLHL5bx
zpO/hP7WBC1ZLlerVXe1XWw3m822s+1sOr1Op9PbAmDb3ZVuls74908WONMsBf1YtqIAy7ZR
10dBD+i/PY1+ol/xCrQRsKMbZCjxXiz0JiV6GTU7erRsK9oTWmEDkvb9oGG2lf7GEk73H7D6
dvy9Wn+8QF+gYk/3i24H23VadJJXbaY+eUIaLZH5TPTVaoHaarHqdHud1abb+dnpLHoL9BxZ
Unex6a6QCW16XbRdZ4VWoe0W6AGt7nUX6GkXva3b6aIdrDpok+5ksUXvRE/QFstVJ7LIvVGu
Vnq0TdTQsr29LleT5d54QzPyEv3Wvlv+kS1Iq7a1qJEmPRTr5MdSo97ZwikbacQnzI80ctQ0
ZfJh/TWUhdCU1krzNRw1ak04KmClbdk1NLCEfeEJGwlh9ifNnDWyJlYKBqhNbzGENdfQSEty
jIa4SGMJTxjEfbYpZlpcA0MY/hS+aguTrjVmi984QikaLltcCOvRjOZFwwuh6E3+WGpcskX9
CS8aXvzwouGlpmFPeKlpat920hMGf52GvWjAEnx6kZYwHnQWjeKVldBLCJvyEI7PERoyEX60
0nV8i2NZ86GEfnhy3iK+m/pOqkjTPNVwGF89J0/GP9EQgPZSVyXOFqEWj0KT10rjyfSBzBp6
lnSEpz3gb7e3U02qjH+ujy9VPgzOE140rJOGyl9qpW3prVQmPzx3XdtO+kjjP99JHmmiJnek
kYpwlzX/iDSELvguN2GQOSeVLITZd60C0hgpANdSE2rSE6rSE0ajiF+lJoRW1mwG0uRDbyt7
xs9s8hP+H/7vDZG8yWeAAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_027.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAHwBAMAAADHhHLQAAAAMFBMVEUGBgaQkJBQUFDR0dEu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</binary>
 <binary id="i_028.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEOBAMAAADoHAq5AAAAMFBMVEUGBgaRkZFRUVHQ0NAy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</binary>
 <binary id="i_029.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADjBAMAAADksQlRAAAAMFBMVEUHBweQkJBPT0/R0dEv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</binary>
 <binary id="i_030.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAoIAAABQCAMAAAC6R+QqAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_031.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADaBAMAAADHxF80AAAAMFBMVEUGBgaQkJBQUFDQ0NAv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</binary>
 <binary id="i_032.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADvBAMAAACTc8kqAAAAMFBMVEULCwuQkJBQUFDQ0NAw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</binary>
 <binary id="i_033.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeUAAAC9CAMAAAC6RJV+AAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_034.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAABjCAMAAABwmo6pAAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_035.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfAAAAE9CAMAAADDBMC+AAADAFBMVEUAAAAAAHEAAJlxAACZ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</binary>
 <binary id="i_036.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAGMBAMAAAC7ZL9qAAAAMFBMVEUNDQ2QkJBPT0/Q0NAw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</binary>
 <binary id="i_037.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADVBAMAAAA2ku3hAAAAMFBMVEUKCgqRkZFQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_038.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAD+BAMAAABb+RgUAAAAMFBMVEUKCgqQkJBPT0/R0dEv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</binary>
 <binary id="i_039.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAE/BAMAAABMQbo8AAAAMFBMVEUEBASQkJBQUFDR0dEw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</binary>
 <binary id="i_040.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAG1BAMAAADzao2CAAAAMFBMVEUFBQWQkJBQUFDQ0NAw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</binary>
 <binary id="i_041.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAG/BAMAAABS8a7kAAAAMFBMVEUFBQWQkJBQUFDQ0NAw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</binary>
 <binary id="i_042.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEqBAMAAAB0IU2ZAAAAMFBMVEUICAiRkZFQUFDR0dEv
Ly+wsLBwcHD9/f0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACpXm00AAAAEHRSTlP/////////
AP//////////hG6+3wAAAAlwSFlzAAALEwAACxMBAJqcGAAAHIdJREFUeNrtXclDqzoXP0DA
LWqVLdbabtG2so0t2i2ObHG47bYQaP79Lwl2vOlVYu7w+sl9L07lcH45cxISoLt+wTfCb4T/
jwi7/yTCy1AXQXLnFJ5GBp81IYy1MVXA2XSkEWEr1IGQ0F6n+jFk3/P/aTckRCgc4T+JD4Wr
X0M6//3G5b7SmVV92680ltFLBKUu7SY0XFfle8qew/5CpEDYI9xk/lT2wbD7/tt3Ft5phQvm
w/fHbSDMocOYItelHYOHwW5Edg7DAA1zcGZgx0nvotObuBDSHN+U2IkRiuD0EoYypnzUKR1K
38L2HVy7gHpgEoxmMCAA9xj17dnwqjQu2M0EUOjCC6AIo8RHMogu8qYTmg3zjo+6ANcIvB5M
/Ch5wMMLNDmgZ3e0mWGDKSHyLmAMEAHq+mgTods0SoMSpzRxOkQHjn+D3Lbj3jj5VdQ7idLE
7Y3ca+R2aGHgnoH34QifmOmLIUOI2yaNGNAQ/LaZnuHY8Q8M3HDwPfKPTffEmlmDwkzHBs1Q
eoYatmu4Zjow3Y6EWNqw8hHTiSkjdeS4V9Cw/YaNfSse2OmbnZKrtIT4hvV9+sYeYjQcRqtp
Ym8D4XHpEI5wZvzIbZMYaZgek0H8wyk6Ueql4LUuTsG08yEthmk8cZNW2KL+LRfVz3qFQp+2
GMJ79EQgDV23E5x46Yud3ptxOixujNwaBCbuIvbAYGDP7HxU7OXmJJAZ79sF6xA6s6fXXvBs
5VcOcY4yG11Y8a2NiOMT460An3FE0ydklka2V4xye+JuIixTdidTGjBm2GLixDR+9M0Y7LzT
9AEwQNEEdlnMjaAAGGImJbfvyxBSRNMQh9QHNPORG6bupLh+47pYGkEK2GBkmFYCIFoC+zUY
jKdRZt+BVIYwYv06A+jcwbM1uzaoee7bGEbxvcNI+GC4KefPY590GPHMKvZm1gFMNrV0YHKE
iGlTy2Li9KkLN6bbNotJ6p8cpSf+BbyBOfZobvju1T7zb03q46YUYUTTLtfSMfJvTCbD1CuA
KaqTPtpx6uw/Gr0hGCZ+PuFaGpn7k3yv6GRgplKEb0JLDfcKpQzhlUExvNm4MYz7NozP0gPH
Rb5/02Ra2kTo+HVmFaMZMv1NGcK5QGiUgHLbEVoK98z8UNxpud5dmsQ91DOtktnhKMCTS6aH
EROSVEuZAUYhR8hUohtxGY560HEbVtC2g4aVHTO1w6cDn7ZpaeRgkNNiNN2bgRXIELb6Bpeh
lcNecGLlNwYBM7Oj0nDPDUSfMTFc23e9GeuLLjj0lcuQOcl4EyFumaXNESKUOlyGbfCbgCOu
j7GDmJ77ZjFErJd7Jlw4OPRD/Gz6b0gaLQYm01SKQ8x0ECe+a2LfAR9h5p2PzfTZZgi7pjtw
aAb4Gt6swmKOp236e7LuiipPU0SOH9nFABpO1EDwhiCz/RejRRx35LsGs4q05eAGo81otUw8
2kDYQC+XLFqckbN0cHJCz3zmiqOXRvO5zZwQur5MLi8n2aQXhXQWnZHWDX2iGL/20ECGMMen
XLjHtPmAWs3wLkZmHw/a0c2Bl4dvZrdDJs/0JMMsWgxuwgfEKBfIJH50KiHWaHrBhJad2asf
tYfZIaCJGzVbg/0rJnt0ekd/3CUPJY8WjFAPdUhSQNSNBp3NiB/SeRoiglKaSGN5uIjCXEQr
EXczLc3tlRvi4XoE3/iOf6aw6FZq9N0vis+Xxupju5sRn3+m2As3UpF51rbqfdKPEyX8qz+u
ZW3B5ENiv8zyVrM24nycNO5tyUvL1d+df5zs9X+ZfK/2UPlxd5Hws5XK/Ye0yuS7PvxG+I3w
G+E3wj+C8Ig3t2L0ZjGEI5ww8T7nsVevwwVFEYMyTixL1il+eghIhNZkEUP6kuYzCIlIN0XJ
LXL0lNPt7c1zj5lRh6nS5I14COasxTyfEqVgsFeb2IznSpkzJ0tB8LhkNPmsDNHi93iBMFgi
tGsh5MQywYogJir5eDSHOXO+glD0mWh83qTepxFyfqKtMqyFMOOskAphMkcouquSYS2EIt/N
uNiJucifK4RhfRnicE2GU0tNSzO01FJvrqXxl7WUrPAYLmT4aYSwuHspwynnJ1fQUrMau1m3
w4UMcwUtNeaq8a6lC9qf11II1xC6k7n4ClWE4iG+t+5pvmSHKzJc2uFEUYYCYU8RITGXOpWs
e5r6Mqzs0Fz60g1Pk9TyNBsIg6WWGopauiLDoaKnWShoJcMlwtRTlCFeaunCl+aq8VD087K7
VGTIHz1bIqzE59WPFsIOQWKHCjKsehzCnyO+0PuanmYDIazbof9ZGRKZllbx0FZDWMVDfxkP
h1/wpbNltFgixLUQvmspXUOoGg/LJcJ0PeKLPhMCUbDDFYT+UlW9T8uQznMaLIsWtRAKhSAr
Kr/Q0qkCwo2Ir6qlVU7jryMUPS6eUDMecn+3oqXB0g4V4iHvXDHSTqTRwvuKL50O5zLM6mkp
2rDD0Xz0cKqIcFWGyZqWuqoRX7g/ZTtcIky9dU/DEeZmfRlu5BB+shaJPu9LfT3RgpjrLmFp
h0X9iC8M5CctDb+ipZu+dE/B0yzyUpFyCITThS/NaiHMlna41NJ02dSrD1G4JvxCscYn5rqW
Vio/WhD7mqdZKr9gVEGGqURLs/q1BV3GwyVCBU+T2+syxOGa+OJ6CLdmbZmyHa7LsKqeahHL
DRnCZTbxWYQX8MoeDac8mJ0wYv4Va1w+r9XgzYWT1FEs5HGKjFiGTzkxzmRqMzqC4p1Zh9gb
B3dhHvKhA95wRkv8OqeNrz+JMACLNwZf3oQ4HWaShC8GoKLBMKnBlCAWg82JmXzlDhNnCcxF
zCnWWT4lHp0Ccwkupyh4nIKzoI3qIJzyJud3l/xGwjmjPndefk2Ee+8Ui4oYCGIJZzfkTacG
MZ93istvEWSLquPsd0YzMD+JcMr7NedMlbyTCL+biP7xOVMu1BnFnXJ+ppyfGWdFdBfFVRNy
gdTprpT3TMxvERTzSgrWgrbxSYQFZyrjMEt+N+Gz5BVTKQipJLUQepziiHNhvXdXRUwszXJr
EROfFs+fLiiKJuMICdifRJjzTio5TIGQYt64XANcJBCGtRAmYt0c54LTEVz45pxiXIsYX1nH
KIa8zyYc3IiT3VuIwvokwhnvdoGwuqdCyAUZm4LnWg6eI5xxfohwKj5H6HJBxk7t7gpAqFjI
yXoLKQjaPCHZ4rV+5jerCp7J/J6U58kx5yzgCAtUD2G4oLgg5gpivM+CWsTEo3MQUkgW4Hgj
FtD4n0VYjaoIf4K5p3PFuBFnqjBqlwNiyoIIaxN9lnKFCKwFxXoITRFhF3mg4FGQFYymn0VI
VkaiFslyNV5q1060xDBbhbAqNkdzhFVeWn8UY3MUfTlEk3ZqZW3+Ii8NFuVAYdfP2pBkzFuU
01OFzHsjL/XDtUmZ+NMVcLS4W6TsYslPIbJIzlRZf8y7opguRjGWtUW97hJJf2ms8+gvktPP
1/gtkQMK5xXOEeacqaw+Quos+HE5semCmGiIVQsh/zQRCMWSurdw3gjawadH9Zu8OVggnPIb
c85ZKZga1kJ4xZuXBbFCEOOCzOojJGJFl8ivT3jzwJuYN73FAz6FUEzUi0nxTNAVTTJvqFcL
4dGC2IVwFpxE5i2ITWoRE49OFjwK9sTygHzx46cQ7tj1jfAb4TfCb4TfCL8RfiP8RviN8Bvh
N8JvhP8dhJdXu44Qw1O40wjJ3aHf2WmEblKtKd1dhDih+XCnEUL463cM//sIjygtJjuN8Jbu
uB3yuZ4d9zQM4czbbV/6/g7bLuelJdpthM2aM8f/RTucWTuNkEDy9wL+n5HhuJqp3WGE/ezv
OZo/FC0ujR1HCIfersvQDHccYe9vjnf9kWf79q4jhMmOIyQQ7jjCcucR/sW0+4/JcNcRHuy6
llYva+wywgyNd1xLS6e74whJiHdcS+OJWG2+wwj9zq4jTL3+jtthn97tOMJ9CrutpQSFu44Q
wr84lvhHtDTacsbA7iDs0h2PFmRAar06/J+0w91H2NxxT/MSPu569UR3PvOewK4jPN1xT0Pd
zvGu22HY2HFfWr7uuqcpzF23w9yMdlxLydWujybS8//maOL4897j4312dAr58ocehMRHzXtt
CFPzXhvCAszn8HMIyT1ZXzN5cLoo1skBP6bs6v5T6tczPxBbNwUYvH6C1ubiMXK/cZABOc8w
Ywy17z+D0IVidSuuxisYi801ZlBdn1oJVB79/LsZdI7n7OYVLfThizVhurYXSvYjhof13cJ6
cPfOmfchQnKVmpf+ZNFpGYz2vfkT4tdjiJrP+0efU66fdoctowv4Md/1KHvg8CJG7yM60QNa
HmpEEt95uDlvHTkLHsubwCTpoH1y3w1DKcKQX4SGhF0xYh8iwTsk8jDmq35K5zyk8z2WBHfN
H+HH2vWTqAMIuyTdq/on7XR/VGdT/vi1xykR7S6PScR267Xq+sWrHC5aEsDm8/0CYSPi12DA
GtabGPEj15g2Y/Ez/4v4BkXN5gABarbHb9DeHz+P91+OXfb7wfPjCsjbx312Hb03P273b2/3
AfYf7/ePHh/vHx+7/W7/zTf6/e7lGA67XXIOp132JXzsMwUbnDyu2toju6f/yC729eioge4f
sfN4e8SIvkVgHovHvDAO9sfj4+NxE2D8/NJujpvtF3GcIRqMw+rsvJULg8q1XIhfqtyOxb/5
dbUyAPLVK/I4QmIxpaRdrp1MT7sha2joWtUZq8R3ut0Yhn32hy6/+gA+/Di/ZSLZ3z/2eUft
r4xSZOZLk13tFmtazXaz3W6+tGDAn9ZiqoCEmiD2hWkDevcwkfhTFAmQg5OlA88Qp8XoNAfR
+GWcwst47JtvjIFBe/zy8tIej9vHz/tj9gRGC7ePno6O95+PuMRvuUM97FZaKt01aPF+RAAX
+Olm5S8PZrD0aHn7aN0MZ7L3KnBS/kjRxQ15TMr7GCUrEjcwrABqH65Rm60foiY2DptaMfRu
NqMGttKNkHR8uPQ00j1XFxZN9gO07ky6v1rSXEgRMtd9gQIYg+VD73U1ATltrJwKuJkYbK4O
x5P90HVcSXjtJv1we9Ym3XBrZcqP1MmperKDGsUmWGHWOsKjtM7uXsUGwt4TDMEo62W5DGEh
e+iFYrIcWBrTzk2ELI6+3tZlDLZsfOcrLicM7C1aqo3Y4C8jdGVMqdb4gUS7CNRH2JMtWXpR
VCypnSkjNPUglO65qjrl58vqiGNFo45l2vVYH2EsQ9hQ7HZfxtS5Yne5MmL39RGmMiVStUMs
OyNddTRReuA6qo9QurtzqoZQvg4Rq3aXhJiKHWLZ9rTnoSpCibz8RBXhz9pFovoIn0yJlpZq
PJUyplSJESkxUh+hNC9NFT1NLstLVTfFmMm2Kbitj1BaW6h6GilC1Xgoey9TxQ7ltYUiU1tr
i7+JkMgQqkZ8KUJVT5Pv6clLpTJ8UDSdoqOxu6TbhYR/2Q6lMkwTfVqqIkMpwnSyQ3ZYygau
e4rdXuz9iwh1epqeNB7qtMN9TQiVo4XM0yimgNXRPZvXkSZf6uvMaVRrC1lOo01LtUZ8X6Md
lrpymn6oUYaq0UJqh5EmGZ7rRKjqtmY6NgjbGg912qHqmqhMFnrG9RGS345Q2Q5lMqy7sGMb
QvefQLgnK4sVZGjoTJZlCN1QH8LqcAoNdqg6bzHTuQPk7/U0OjNvZRlav1GGqp6m0JrTjPTY
obS2uNBZlqsilOalKp7mt49i3IYa7fBRkwy1xsNLqlGGXU0ItY4mqlbAUoSRJoT/7miiQk4j
9aUZ1ehplEcTh79RhpehRoRd+heJbcva3IlGplRrC6kMX6geLdWKUHWfqN861hbojBZaESp4
mszSWVvIZHigs7Y41iTDOPkXPI2ueQutOc3eP1gBa0U40zmqnw3lHCsh3FyA2NMZD3XmNCq1
BbdDgjdWm3/F05Db9vqyni/N4/d/rN/dV5NhD/D6MpGvjET1YOOYc9X9aTjCHDbO21asLVyn
XASt8EujGHt8KZO/vtRHNS/lWuojvL4KyleU4SupDhwfVkeCK8uQexrcEWd7k3FIz8VMEf5C
xIeROPmasML3PKFfmSEVr19lzBqrlWn9LwTpftirDkAfUWx+yTFbfF1jXh04Pnk/Hl5BhiLz
JsB1oQSTAHy5esqhOoXdKAVV9XkLcSryO7G9rHKGRBEhfeJamgFcgpDhlzLvXNBgOGcVQtWF
HSKfrLqrAKOoZKiQtZErSu86FFvvb7ygr3iaXGjpOe+uAiCtiH1l/jCkd9x+pmC6FUKVGp/J
0De6sMcRptAUMnxQzUtHTOE7hC93LFgEGsBXfCmTIYk8sb1NwV+wsb+QtQXVy0sZXMDTl14N
njGEGL0JhCiGY/SV2oIjBLvHEU5NH1JhTgdqOU2JQbx9h/roUjDV+0K0CCpNn6IeuhDddf4F
T5OCWJQ7NQOzejlBwdOIE+fLW6FJjyxluP9Sjc+ER14i/uZPdlVeZ4Ov2CH3NLMIn3G6Tm5X
b6u0NNUWqghn2jNvQhaZVqhY4xNH41ib9N219Asy1FJbOBpHMaQFj3LmbWsYMNiGMNappaoK
IZWhwsyMdLw01TmaqDoJIkXoK9jhlUYZyhF2dNphqEeGpc5RDOUVtNIVd5q0NFNFKOv2UtXT
aJo/lEYLraP6d18Zp9m8njTJ0NU5Q6o1Hvqa7FB1zHv2T676uqb6rplOLZWu3FOoLaRrMVRX
sksRqnoaKUL6l+3w9+elCjOk9LfXFqo5Tfk7V19qrS10rvPW5kuVc5qRxtpCW+Z9I4sWnkYt
VY74tobu2pbTpB2NCLHO2kJX5h3rNJ2/jtDSaIfSENZINCJUGImiUl+aaESoOiSS6VgXulVL
ddphqlOGB5oQ6h1N7Og0agU7lPlS1TVRmdac5nf6UtVLivBCp5a+aZKhKlNSLdWa06jUFlca
PY1Uhunk73oa+ttHhP1/MaeZKWqpfDRRa21RX4alzje7tNb42jJvQ2O00DtOo2u89Jf7Jmqx
Q0+jDBUqYOkohqqn0epLpQh1eRqtdqg14qvMW8iixUyn6SiPJv7WeQudEV91GaAU4f6/iPCv
zx/KEPZ0mo7OrI3UfV1zW9ZGdXqavqJRS3OahiYt7XHTCWw9CMUWFGV9rZjZGvqcITyX7bkn
7NCtf2T4hRFu0dK0PrvScRoxb/E2qYMwBXsLwrQ2QgLQ2VJb+PURpmayxdOAVQdhLNsZUsxb
uPUtFGT764naQgEhlnWX8DT1EAayV8vEnt1u/fENX7a7p0iQ/PoFu3RnVTGPj/fqICxkdIKJ
GsJYtqmqqC38+sTcrfv/+lY9hIlGhLAtHipoaSxTCFFb4FEdhDlsqw9jBYTmtho/ra+lAdpW
PeFaMpyhbbWFW7/bZVtwV1qqgHBqbkVYyw4ztG2cJqgvw6mxrbZQ8DSFua3v6yGUr77sqNlh
Ll3omKjJUHqmgVg0Xk9LydYaXwGhfHhsoojQ2FZb+LVkKJ1dE2W5gqeR1xaKMsykCJPaWkqv
t3qa+gjLrfOHCnmpdO42re9L6Zk4YYafMUOqw2Tujx9TRS0lw/naerIEJzadUvA0dKukasrQ
5cfYIIzWTtlR9DQUxHE54gSlQWtQfQeK8ZBehyHhh/uIridd3pA3BRn2xOE9UYv9i5ot9l+7
2RSLCxTskKZIciiRKkKMcQQRYFwdmYTYVb3NWxMh3WY6seLMIj9FiY+JsV4nXOsbqlp6MIgw
qg5RYkrG0CLUEgh9DQgVa4tfVB22Hjq3CnYozb46X5Dh5vWQKMqQ6slpfj9CX3EUQ27ooSaE
nkaEVfWkSYa+Jk9DqUY7vAw1ItQlw1ynDEVtkWpC2Kd6ZChOltOF0PV2HaFqbbHdDv2va6mo
gGNN7s9NNPpSHGr0NLpkSHTa4VuoR4ZiBa0uX9rT6UtVagupYnU0IqzGvDUhFGuiQIOn4c4h
cDR6Gl15qUqNv9V0dF2iAo5PdSLU5Gn+iWu28bLEnVBVb4cQBh+ezP5fRzj9Ioufu538VYTh
H0BYTP4Unp/7sof+BMLp6A8BLH/erGf6mxB2+T6DfAuxflLl4fyU7sd7/rCEEsEGCbVrL5Ec
gdnTpqWPqwvGHsCLoePCpABH7Gz1GoT+BWCLRABJirqd0gR4hp9fgSTPqzsKEh89T8ggip5F
JTz2Lo/CLu12aUh499HlsLEYn8udkG6eiV1AbR2fd3xI9ucI+ZA3RtHJ/TtKMriz0rthdGEF
J3wXqfTKibtwMczsHDm9oeMe2ZntXgfttaTnPCH35AEAPR/On1EiH6zcxDfVfAq2UhimXQx3
14MAhge00Ut6hy3kMeldEXzaQ9c0NYnXaIaLhUHFu1jv6RF5mfTpYdYOs/Frxurqp0N6wPKI
8+cf9OCVHoxp62yW7Of3LXvm9R472bAHnWpEOBIjr9WB8qITS4MeNjLTvHSCrk2JMZ203Eu4
6NBB8bKXWeH0zMj38g4haxN82Had4v3Ee57RhnyFdWE4Rcf1xPEIb5mVzuzWDAUAtv9k+LQV
d9Ib0+/QqYPjgRmY+Mnx7xzA3YVu5u8Iowz1EMJ3lo+HU3DiJM4Q6iP2udiBHCEC8ISgZwB+
cNBFJzjZCyz/yRYIi6jZPBljgMHzI6PGuOMzSC8zvruWyxHahZemKfQ6NHUvR5l9B2eAOcK3
NYTH3uywfGMyvBF0CEuPSzsfRYyZxG0z222UVtqwU9fMADzMuDvE8RmAFUyo610w7fcn8Znn
HsDIfVognGvpoEC+9xbDDzOzp68O67Rg5KbDmN/rux330YjTTnCIwQgmbmPkngxTB/WdFTt8
mp9Nf+zx13HCt8wxu0lKroQMGVvpw4glGPlehkz3h30xyie9q58nacuTuR2Slw5DWAxTCN3Q
jVji3WQy5IqKmElQAId1aoDgBLHMnBXJKY3BK4bn+IXdsFy1wg/VbrDMLUqBqfoMMoMYgXfi
XuF00gMj7VA3THES3FsxnhQd5j5iExoIzhyuTOYWX0occs26yiRXwFe9YZfZoRW7I1o4M3sG
1vSHlVl5J/Y+OpyXGe4oMGmcNLomJWZptfqGb0clkyHcJymTIfiv/EBVhtAPpzjhivgCngtr
Mmw4fKUOYG7Y5zZ1Yu/KRZB6PTEn4iY+Q3hkB+DlFcJ2z/Cf4QrB/v22aIF9cLJRGvEJkZBv
SDoMOvFDh87sHNK26ZvWbC8fxYOPPHlmz6zcYTy4xyadOZdGeu74nYgBsFF44jOtR70OZnYY
e8x9u+4kYBr6AkPXScMNT+PbCIfnPTgyCDPCmzhJU/bpTpcPkvi+Fz9Zgd+ZdoSWlsEkOIFz
A9GzbQgvBrceDcvnC+OYF3euEZaUMBc0s2bmCT14PvSIR5Ky1f7IfQ+zTm5T5jHxKQ0Qn0Ma
pomP7s7AR4Yb+q4dXJvMDosb7N6YueG/XeGWgfAw3bRDPAH3FOP0Cl04/j1yvfhhmDasmMkw
xEHHf7Dit6H7ghC4137MPI1Z2mnL+CinmQ3p1FvJaXqjWe1SPberFIIGr930sB+y3KFLwm7W
TPr0/NzLjl7zhEeLDA8JNkqImpOHyHvY9KWtMJoBMkszhRYgpsXcl2Zcm93kLQOHuZlHMOPX
wUMbnHySe6dkMsOTD7O2Km9Z5KXppP5eFeloWQjHW7W6WwVqSZ60cgtPsELymBt912IffPLo
0w8q0q3LhLf9Kufrh+rVU1l/x3DlXRN/wcUenXbqZ23/rYuEu45wl2r8b4TfCHcf4f8AZG/F
wE8vc5wAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_043.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAD4BAMAAACNoPsJAAAAMFBMVEUJCQmRkZFQUFDQ0NAw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</binary>
 <binary id="i_044.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADuBAMAAABYLxqPAAAAMFBMVEULCwuQkJBQUFDR0dEw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</binary>
 <binary id="i_045.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAC2BAMAAAC48pAVAAAAMFBMVEUFBQWPj49OTk7Q0NAw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</binary>
 <binary id="i_046.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAGyBAMAAACFFNm3AAAAMFBMVEUEBASOjo5QUFDQ0NAx
MTGxsbFvb2/9/f0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACycOvQAAAAEHRSTlP/////////
AP//////////hG6+3wAAAAlwSFlzAAALEwAACxMBAJqcGAAADkRJREFUeNrtncufk8oSxyuE
pLfknqtsMc6VbTSObPuMUbZ4cnLYMuODbScN1L9/q0nmpZyPOHkQ2mKcMCAQvtSvqrqaF6Dt
A7RfNG6YN7KKcNgwz7GKUDTM+9N6wrH5WC8RX0dYvjQTeoW4WmL5zBKVDuptQF7AgEZ+PREr
ABqldtjQEFaiEjMMtFjTEuWwFMqMtLBIpVElPFSVqK2crsVsSnPM4h7qgQpR9t2GtBF/gSqJ
t0tAPgMoQoPr5RtHiV/5jvMjvKo/34oA1VsiVGAmEBMVG/hAqIEarKHvNtQ+7lQqiqvSN60A
talVGoy/OCqZ9Ualw3/xw7Wg4BJ5WhAWTWjCzXBIwJgpsVDFWPWdkDJDWMEIZZ0g6mwxpglK
HUEhXKWF6rNKa0I9p/RAo6ieoM95VM+rJzVGuv+x1KZWm75vjH01Hx+sIhy8+wIA04uLi8V0
sZjS31fXdtkQMoKCQC5uaLSQZmJgnUr15dXd5GL+W1TA49+jPrSa8Mp6wo/W+6FjPeGYCXtP
OGA/5Hx49jb8aL0NWaVMyPmwexsOWKW9V+mU2zRcAZ+9Da/YhhxLuV3KbRq2IduQIw37Ifsh
E3K7lOvDA0QauwhHXB9yLOUKmFXKKuVYyir9TQkXbMPeRxrJKmWVcj5kG7INmfCnhAsm7D3h
hVWETVcHfbGecGE9YWA9oV1+6HI+5EjDNuyc0GGVskq5XcqERycc/5atNvv90C4bNvW1Zdar
1C5Cx3rCP60n7Orck245b948b0+VNq0uo3bLtZ7XtL38R+iGdc2D1GA/c7feo3br6sbl0oZ5
fqvtnR/hPjZsWrfsL6H0W2uiB4RNfh1YTyjznhLq1ttLTxVpZFd+eJRI43al0gZ7BekxCM/K
D1OrIg3aTti0vSCySaVN8ywjTJ9MqPePpV1li8x+P7Se0P5Y2tt2afuM39faonWNf0LCtKNI
01Kl7v6E0fFtKLu1YXQCG6YW+WH76ukosdTdxzcPXOMH3WaL9GxsWB6pF+MUhHblw5P103Sm
Um619T/SWB9Lm84z9ZiwZa+TXTYMfks/tCuWNinSsmxxdtWTPIFKW7ba8Ej1YXpYW8uWyu1J
q63JXk8n7HObpttejAPbUHbbpolOYMNOK+BT9ESdYSw9MGFjK8B6P+y4v9S3XqX2E54ilp6O
EJ/sI/vlw04J94qlLVvyLfPhsQgP7IfB01V6pFganMAPpV1+mD65xj8W4aGrp6hTP9yn1dZy
3ezsskVTpJH7qDQ6u54ofw8btqyoGwmjkxEeWKUdV8BN8/I9CNOWsTTsMh/KA6t0Dxvica4Y
aukj7eeFncbStN0e7dOH2nTEuu2JCvLDRpomv87Ck9nw6bnKNhvu4YeBXTZsGUtPR7hnH0o7
GzZsz2urk+Oo9MAVcNZkw05ri9aELTN+Y41/FJW2rg/SPdbFdpGm297EQ9uwSZGn68XY40qQ
1teINx2xRpUeJdLIljX5oSNN0Gk+zPwD+2FTtug0HzbVbnIflTb4oXd2kWafe9yaskXHrbZD
58OmjB8fo5+mrR1ax7m03bzWhOnTbFjJRT1IaFrUa9hzL22XVZqe3nPTMO/vhnWLhnmfGtZd
tiBU7nS6uLn59uqbj70cfk6IPR9+SphYTxhYTyiZkAnPnrApV1tG6FtOqCG2nLC0nvA3aNPM
uNXGhKxSJmSVMiET/gaE3E/D2eL8CT22IRMyIRNyPmQbsg050nC7lG3IhEzIfsg2RO6nYZWy
StmGTMiETMiETMiETMiETMi1BauUCZmQCTmWsg2ZkP2QCVmlbEO2IduQbciE/SJcIa4j1J9p
FFrphwkIBMAZiLLp0RcWEAKOlZilrh7RyLeRMMKB8gsxQNeMzJwNAd85qA1+mAmFVTxEmeDa
EKZKJKKyifDNSKVrITBIosoQxp5Ihsq1hzBFqfxNPCKV5ooInQGIRAYW2RAITSh/G3Ao0ohA
iESNM3sIMxjph9liNAuHXiEsItTXEb7zsbxGfGeejJaWFF4xKrnVxoRMyIRMyIRMyIQWEfI1
wkzIhEzIhEzIhHwenwnZD9mGTMiE7IccaZiQVcqErFImZEKOpWxDJmRCJuRIw4ScLZiQVco2
ZEImZEImZEImZEImPCRh05u37SIEwYRMeO6E0vo3rXqh9YS+9TW+9dmC2zRWE+rdOGoj5Mjc
map1pOe4XF4u9WWZ/rjQTSeEcLSBtl4+PjjHeFX9Twnx+WRyXf+bTFaXq2U0j3SES41kDrLi
fF5bMyrT+Xy+Ws5fL/+4vLx8tpwvL1eXE5o1L6P5kgw3x4iW0NpYkzZg1sdSAgwefFVxjNec
Q5cuIo0l3z/ITODYRajgJergwR7A4ggy7ZIQRkbg9w3fwj1GK7hDwnJrsNntEzgwGaIa20So
tk63vtsFijPF4WXaJaF4nCIKOEqx1iGhd0uY70RqEsfMsYgwE3fivK+1Dy/TcyAMdyKNjtKn
0CHhbLjbhW0Fmoy2cx17CHeZYZc0bo13cJl2SFhAw+jwMu2QUG9DTLZT522uzwb2tNo8lwT5
dhdKpbhrrUbWEJYAC7krJ6p7rgPLtNPqqa6uo4dNuNq0Y3sIMXGnt6XiveE2YBHhbdInwT7o
tbltxllAWOySPUVS+Dqph+efnn2CkT29GHfO92MflRWE9yZEMF02Ln3K+q/UEsK752set6+k
02ThWk6oJcR2EyIGQ9sJj9C1dmaE1UvbCW2PpUzIhEzIhEzIhEzIhEzIhEzIhEzIhEzIhEzI
hEzIhN8NpW87oRrYTijBcsL1SIV2EyqxGdpNGERdhmzzlk5ItdfyZOwX+PWwqN1O72KE7XWP
Le9Qe9KZd3PFuhKdqhRC/Kfd0hdP+YosoozodkqYCaRD/J8c15NVijc5Xq7+wPKTXqWXK8TV
Et/VoXDqY/gtRT1N8fkLfL0qP2F5k+KzdOXjm8+4SlfLcjWnLXyiVa4fiZQSRqeEyl3nqGIX
VQq5EhJnoyyuACEyl2JnYj00r+yc5S5mvlOP4yBUA+XiohiQAqQoRx5KkYg1reTPRt6wvL+Y
civQ72T67frrerJ5T6rwsVqQf7/X1/4kf/fsbY7lwsfJNx/fTV5PqglOPv8zKa/TItyDcA1v
TcAD3CCkgT8LlVCiNO9gNfuV0ITJZ1AvIuk3mNN/qOHG0WCQ0iymydh8mhe3RjKs/7gTaWo+
q8fXJIiZ0PAeInNcQYlCmEMjRQHPATN0UMaQqpFyKEZk9FW01Y/jPQjR3ARoXu5c0O6S4WiT
Xr4lHBrCZCzrdz0HIf3mZkyiU6PCwa+F2bMsno0DQZ+01xtIzSH5MR89zhfbo+HFdNDWg0LM
QvojlXHl1i+3pa+IVayGarBx6ftntKz2h/sQzupXOeOWMCXCQRCWMCHCsYwTsb25hY5mvKOM
13SEncTBzSvazTHQMub6bPJn+AOiEoIHhGq3Z7MQ/zO9uXn1akq+i6ImTARMgYQeBaFGWEFN
uCSh+Nl7c3jVoDKEdHyNyvYg9FVa37mi72woNu5OpcVgZo5hvWRtP9+MdypFKM36niB/jYxK
NeSQrkl2+Oz2C5LdxaKFwJtpPVw8JEzrq4PNgxvg2ovJZARKhMFQ5rc2HBgbBmIPwtIx2TAb
Vd7fRJj4nk9gzo5Q0faVW+YmGpofMJ96R7iG+h4CYgOd3/khxSBCjb5vNDk/qjSJKVFtYHsl
LZDOjQ2j2rVNLBiqsbHhyCz79Kv86nxohLQBOmSahDJw0AMIC7iEnP7I5VDXeV6NR3S8R/V4
AX7iEhZ8MOIG2gMwezjYkAXCbJgN7sCK+4tG0/tvrbAmzHxv8Ia+86VyX/smYm3u/dBEg50f
bo9cerB2qf5pK+yXGjTuxcXC/Lu6eNBw8xZAEn/umOOKCfgaxgQKooL/DlEtiMh1owQC+kE5
9MZryIPRwQhPMXww7cSGr65+0GLlHyLjn34gxZXtCDHqb09U2eBZ6gi70x2hnqcN8yKLCK3q
iVoD/Eur8q/jXwd9dMK3ptHu3DTfJbKBYzzr48SEEuruUt2IoiILVOp6YV0/PS4Qqxd1yZ3/
49djqrS/UTkd9ZEwGFXbm3zKRzJ1ZrEptb+Ycpsaomq0CfKxGvWRkJrWSR1l9KMH0VBbM6NS
G/JZLKkcoWJGrWDj9FKld2wuTna3p0UkWaoHqRA1vxtNhEOKRy9VXwl3ddMY5W7w0ejxlhBH
ppw2vZo3vSX80Q/rqpdKbUmEXq1Syov9Ven2wYSPYmkFaZjknj/LEx9C8E2lvXH7q9L63p/H
t74GkFZjB6uxS9FWxrPxhgruF9BXQqpnn0sHOxpO1S496G2h51hbRIiWE9pePdWdFgewenSu
hKU5gej/2jpFE83/zpVQG8JfjDSNZyl+dSOnteGv7VzR2Ilfid7YMHEWLr4JYqyuFu9xcYV/
jwsXZVyMN/LSXCqgfC0XH1A7opShDBeikGtKOIPe2FCJYozjzRhLPzOnJ+P6XJ0MP9cnJLE+
6Qi+TFVouvMhD+oTtk/b225sSFBjDZVrCOP6FKw5kxXk4bKE+imDkv6lWRqkMoII8ixeQ3XG
hDsb3p6kcc1JRbIhejWhyMiCWxsuciyhfjwNRAiLAcLVwpw5NYRudf421MvdsLUheu+2NiTC
oQaPCDOaQaXGdrekH4TGJW9tGJ6/Db/zw9KtnPUqzWLTZYNIKjX9GeXWD81lVD7Vj0Lf2rBv
fjhUTgUZKCcKdhdCmFgayvpqDkr2CUWanKoq+GIiTXgbadze2PCvF5tX6EZuNcDpS7wwSWAz
xWm4eVVNL6cmW4R6Sv+jJY1f0c+oulhPUz3sjQ1/Xm99l9tfb9sBcW9s+PPh43cHqf580nv8
zrXlXTUcER2eK+FvUB92Ovwfi9mTNhkPHGoAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_047.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAC2BAMAAAC48pAVAAAAMFBMVEUMDAyQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_048.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEuBAMAAADvsA+PAAAAMFBMVEUNDQ2RkZFOTk7Q0NAx
MTGwsLBxcXH9/f0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD4tGm5AAAAEHRSTlP/////////
AP//////////hG6+3wAAAAlwSFlzAAALEwAACxMBAJqcGAAAF89JREFUeNrtXd1DqjwcJqO6
DU/ibRLhrYW0Ww5i3voRh9uwDt4emLh//90G6PCLYUrF21JMdI6H5/c5tiGgqhfhf4HQJ0XW
/B1Fjl88X5bJdlnAkYsOSdFh+gZvdPxOpwUg/D+C+LGOAHAgFERcBEEwxa1FMONCviGQ7WcW
3L5lW7atqLalKpaqiral2Lat2vh1quHiT33y9MlzmiA8I1CDCwT2nQ5IThY5ubozcRyn0ZDw
1pEasix7+M1IwmWEt7Ine+R/Hz88j9BOPqIfS/h7jdGo0Rg55DnCv+KQLfk5/Ja+aZBP4p2N
kZR+yXmxCxfTxqQkCPsUwUX1VBC8JggptuC8glYmRdhLpLR65ZqV0sVFdTmE55Xl8J3lsJJ6
mEhpbEWDHyn9zpaGevyoyhxShLCKevieQVhhDmP5hBXWw+Ci6hwmCCvsD8PK6+G8VlmE74Ai
7AigshymCN2q6mHq8XuVjWmu3Thqu6P5YRU57LhMjr8YcNX5t6MPLL/mjopXeQe5vZrId7RN
hsOQD2F3++55fs2rQrvzGuzyITyAw8MbPBDhY6Hd+zjkRLiDrH9fk8OMHn5VKX38kJQewGHp
Ulq6Hs6/rx5W0pYe4g//t7b0O/jD8HtxWLot/Q56GFbeli6uKsjhT1xagbi0+ROXfvu4dHa0
uPTf19TDDmDj0h5fHWtrsfNrioplqerG5upkDeJSRwyHsM9VB+rbS37NHRXByRrExUcMh6iF
qlf6LIeU0YoV2su94rBbPYTRVYbDLqgcwsUsw+HcrRzCeTPDYdiuHMJ/IMNhUD2EQ5ThEPYq
h7COMhyi6iFsZTmsoMvvr3E4rqTDZzl8qRrC2HYyHP6rmssPZ2scUv9YKYfvrnFIY5wqlTgO
ZTiMBlVDiNY4hFcVQ1hHaxyiqo2o0dY5TPZUzOFnOJxWzOEPNjjsVCzDb29wWDGXHzv8DIcV
c/lJpwXL4aJaOXDX3eCwYi4/ySRYDis2iHaKNjiMpwdVK8PPclgxl3+xhUO1ehn+Goc3lcrw
B1s4rJTLTxx+lsPQrZLDb27hsFIuPxXIDIeVcvlDsIXDSnXs+2gLh6hKQc0z2sJhpTr2z7Zy
WKFr+ct+tSyHFerYTx3+GocVupa/vKSd5bBCLn/ZYZHlsEIuf9mtluWwQi7/Bm3lkC/LZ5QV
rr3nKLphOBNdhxP8L69dHIFHxwW6oUPDA2jB49T87RxyXcsP7Sa06AJiZBmxu+DG4oY4Vn49
ijatq4pu1/7NqVNCbyjYlk0XMzuDtslxlay/nUOuLP/ZaA3/6viEkmdd/HNW5w32ItEURLLe
HFl67uXM0q/5zs2rKtQmerw2nWw+vXHMWV5dZlrjkKNjH1uj7hl7fgF370enB19XZ8M8Xxm8
/Ud7hl5XJrAr4qr5J3Owg0MOl98B2eFTNVyLU0zx+ZuvvjqccY5Swt/qrKoFl/FqEDk8DDY5
xFI3erjNP9Z/a0OQNd4hybRv6A9zEDPOZQ7CZqZ/pYZYwLvqCCL+EwYsh7eiqd6aXAh99j2O
g0JODs8zGkGuDbU4EXrMW6y8+dINPX30y3gfsBwqvLkzY6cSGeJFeIUgawUxvL881RYuestG
nGGTr8FFj+WQtyvxH4BZ7elxI3RRwH7zMSO0ezh0sy320YIX4fkhHM7B2u+/kJPMVZpZjcWK
WOdDGM6y4QpvgynCXkEpDdcOAPAjzEhldIVkPj3M5jzzGTeHFwfpIRituZ52wIkQwGzc63Fy
2Kyv+bqiUlqQQ/C2tucvL4eztUFJc8CJcG0uiHZaDufGegLywttgb81xBjOu8ZCLxlqLL0ZB
hAVt6dO65QxlzgbP193fPReHwWjt9xfSaTnciEIji1NK++ujruo+13Gqa+cUPp/Uls43I61b
zgbt9VMfWlzHebmRbJyWw8uRM5Ia0oisBI2fUmNkciIUpNEE50BQ1+Ot8VLjOs4zpxGvHj1y
cLv4Yc5OyqHlK6RY9IGfU+WW85SKtmraok1z4Br5R+BDWMOt4LampFlNw22+nzim2RY48tlS
rEJJQTQL5ovaog3GgoM45LWlW2aR8nqLzeGdXN5iEw/v7JcD9XCTQ94pU5sIuTLLzRMYtU+p
h1sSibBsDiNeKT07lh5yNrjZG/tyIEJODqOLkjlsH4tDyNs3f5Aehofb0gMRRgcjhAdxuNjC
4WktTbQhIpBTLeBBergF4eHe4vHEHJ4diUNOS7NlusMTlx62D9bDo3E4O1QPHw+0NINDOOSN
aaLDLc3mcT1wtdj+qKWJOeTo7v6gHm6R0u6JEV6yHA55EbpHtDTdE+vhJcvh8AMcuie1NFs4
PEgPeRFu0cPgYIR83mLA8Ut7pbQYhwHgMHa8UsrHYaYeubCunx/C4TUvwl/LpWWSDXzkRPjs
kVubyfLqRmd8LsrM3LOLlEtOPayxHPIijMiFOdIQfY1b5ERYf1eUqa8pmu9PyT3D/KnHRwU9
oZA+ISAbt5iUFtNDBAHpSjIm9D5wAOgAQvRFy2F6WHrR434dOsKBHDW9fx44nR7G94iTpAZ5
xG9G0qjBUfkBC6bmYe17x3KqaJpvK/ZUyx1xEpi2KNqiKYrxLfJsk944jm/8x2VxPQwtTVEV
RVFV1VItJelXFHk6MIdTon2ar8V37ks2fl6n8KKn6/HYlrRMJo7hcI0AgLXiHM63hy88sXe9
0O68frX7IggLcegejHC88mekTBUFy5vl5iFctCNt6r9iA0xrk77kW1tx+6eypXOAiBucJEPS
6rQP2m/yIZzbglAzxXi8UR/bYag/tPMRzi2svNKUDhOK7iA+Tv1h1i+uh0NODhf3viT777HP
vdcxJ4be5pPSmEUYX7xykwhznI8w/mqHERbIhzCrhx1ODpOr+AbdJsNjBjwIX9IYLb54nxxq
LodRO4n1Q6bPJmq2iiB8K8Rhplc/ueB9RxHmeP56irDOJvwJwt1Vg0HSu9dh+qCiGbE0oaZY
U40DISqkh8kyl0HmMCnCd1uxrNkePUwyiT8M/bBNpDQkHu55V2aRWLc50ysVzAiHN8R3vHPE
pagQh8l8orj/oZciJFDfINL1u3wO5UxVgvCFHGp9F4dJ+kk72xPfEc1IoHCTl0RnOeTTwxDM
2R6WhMM7mj810d7+9pfUX8hMmh7rYbdhNEbTnVIaI6SnNuEwahMOry3VtAUOb1EIYaqHY1YP
Yw5Vf6oIgz0c/mH18C3JZcm7Ts3XpnYOwg7D4YJK6TXJNm44eqKK6eGczc5nKYekYU2S9Kf2
HoQBK6UDRkq7e/J9rIex/SRLV6cyElGEY3zI4DFXD3G2RSP1Ia+UAobDdKk3yuEvtPe613vW
lg4YKe14suSpuzL8BCFtOIPw+vnd3rsaLRQJwlCwlYviUtplEZ5TW0oicrOdb2lGrKWhUjp8
xnG4ycXhIEFIcucboE/AOBchfO0bBTh0F2wPS4KnR6VUnTiOvBvhTYrwD1t1QC0N2G1Lo6sF
y2FCfewtJoY+uclFiODULaKHCcJFVkoJhziQNnk4jPWwQXoLwANF2MHs34o5HLIIYw6HJH3b
21cfI0RQnfEjzHKoQeID9VhKNZzEPezzFi8jepf1OAp5FbClN+3YW+CYBu7yh1eL1kR3HI/c
YgzBZ9/Df+8z8iN0BP3e7rr3xJbOBwX0MMSBt+dJ8XitumqL6q14RwQJtjDWvbY0VDT7WVbi
1A5CoBMTR/Sog7NieaeliVTbwmzFJwYrbAunGqBFOVSfp3szaCVGGCiggJRCWfY92X/b6DGF
Jj4Mc3BIBtz15Yas8PYHx0gJh284+VfzOQziWT2cucWeDNjdH9OMdyN8BDqEj4URPpH+KWPf
4arUlt5eUkI+jhALkqIM8hEak4bj6C6DsCOali3mIQSk8zJ9Q2S2Yymm+JzLYVDz5LMC+WEC
ieT2yjKToAitxmQkX+2xNIlEi1Prua7YDPAumcy2Iy5Nr8KEtqLYltJjOLye4HBFyddDgFAR
PUwcPqbBMJzzFcJHG7f//FTzQY4eJgPv09HpY7RQzNZUVk1tq3xESRuPEx0CCH+vEL4Lyo1t
C9bdHikFhSPvVEobmQyYTDMax8vdG/VmjpQmydDjcnfnFzYY2HePt0p4OidSil9WCIMz2uKD
fJHrLUZukdwi097bMgFA6Qj+yM1BmFyLC5fUdtbkcQ3hFeuAl/OIlFX/Xj/H0oC5JbqFORyt
cThbDqTceTGxnv3CYqmew/Qbs30c/sn2k/qrkVh7EL5iKQ1nYxT0CuvhKNsezi3Sy0g7L3nX
t3M4XmXp7X0cjlc2lB+hShHeI3p0B3H4d+Xxtaya7UYYuZlzNV5Nu95qh9PlSOSslPorKb3b
L6WLZi/xSYX08GFNSkX1LI/DVA8hyFiaoSXsR3ieOUEpYe9/r9t8HC76Z7EWF/OH6wh/62+8
UrrG4VC6XZPH7QjHWal59W7afHoYiCKIiuthEis1V5YmnXoe5uph0sELNvRwe7SQ5dBb/trS
aO9BeEv8IfZhQXFbmiCcrIjTeaU0ObJguTvcy2GK8CaLUF6Nj8hBGFmaJ0mF9VBfk9L2Cmye
P4TrtnRpaQb7EL5kHDHp1+JEiP74wpTcXZ23Jwpt6dUnUtrICmGuHoYbthTyIGysEHL6Q6pM
8FApZThcOo5cKf3te44s3xTUww6Nn/XWEuFSHe5zYpqCcWkaeSuaNlX93sofenlSmuYWUPKx
Ysj6cve//XqYtIFTJctXxN+bCO84EQ4LcQh13WHuR8VymCelG9TycRg5OKlcLRZSXxnttz2R
NziYw/UMeED7g/fa0pddu/n0cLMHnYPDW3DAdYs4m1y73sdwmOvxNzjscEnpRrUlwlaupYkt
cKfJx+HcFkXBFuN2H0mHpd0CWA//5uUWLyiwZ/DW8r0dHO6Q0t/oQZJkSWpQCgAwRg3JYTls
5XNIg9pOm4/DORmaBGBswKbGZIKT1zvMYWrGF2AnwvkvOs4hvqb5atpkSJyby2Eff1W0FJte
1oKmYtuKetuur4aFtPJzfMrhvM3HYZKJOqx3ctnsCez0FpnLVpeO4eC8vpnrD3+nl4uJQiZX
ucP2mMtbvLIchpwIFyzCJMIgo02WCHf3RCUfdRk40M2V0n5qLGkNkOg9o4dv+d5C4pfSuRuy
sUXaXbNY6WG4O2rbgjBq3qxugDnYgfBuw2YGGGFUwONTDrucehiy8WEC6y1Y6WHoFuEwmo1X
czZ3WZp7Jo1KwvZ2lwvhKzpADxcshwnC9qKv3+frYbhFSmdD75UT4YBBOHvRHzmk9NZlOPyI
pXljc/w9tpRBmHTKwNmLsj8DRs8pSVcrPQzaQ+2dg8PbjC2d8SF83IJwtniDb9y2NOYwRZib
Pd2ntnSwSr2iQRcso7a/nLaUl0ODReikejhbJm579DAJ+boMHMzhyvrmWJqrlbeIBi9cCFMp
LaSHEWtpvFRKmynYfTl+oodzVg+b4xXC7VLUSsWwt6J+MeiuIu89Hh8HasX9YUYPk9NHorbx
L0ea4PB/uDvyDlmPv5LSuQvISEz4cLUDYYtR0yWHKHxDdAC4vmccdYflkA9hCCDbYeqlHr+N
Hk2TDsG2dktpktaHGVuKhVckg7dF0x7sQPiX8YfNRCcx9TWVDMa2n/v5CItw6AYTcu0+6ZZJ
1ibpcY6gnQAyeyHDIY5pkEEmNxhgx/jEpZS2GYTtLiB9aCTO3ZcTdYrr4T8QWIrvK9O41TEh
TbGv+MaXBqplWaqdDL4FUIcTo5k7Yb2FNHwOnEaDxqV3hmOMvPo55+3jD+AQUI+0PG+6buBs
gXucN9Ax/3HlV8EWTNHmQfiq2oKo2vQAcRVbtc0230qGnUNyi627gyYPh9m+bLoeKUAcCOmU
kuSsphNLDuCQNy7d3ovRLowwZ/eqbJ8bVQxhEQ41P5l35vmyRwqZjOa98yCcTBwyHYSkzDhx
dkiZOEbu7Nzl9X3AzgXilNLicWkk+4pGZr5MbTJtBufbNlmK55ZjUucQ+wNTwH+40I4QXAT8
cHPqvVp2XLAqKpaqYGtlKap5Kj3cUQIehOkxEZ2ifNBhn7m9mNf3I2/kkIWU6ByreNJVo86H
sFmYw13U8kgpKLI7k+MdXFKEBWKajyDMoXYnhx9BWNwffgDh8ECEH7m/z/H0kGep80/hsFkm
hzsU7rQcNo9mSz+gh+4pEc6OxmERb/EJUlqOLR0e6C2GX4PDE3qL+nfncPhNODyhtxgei8PP
8oe5C5odA+Gn+sNSLM3nxqXuKREOvoM/PAbCz7WlGQ7B9+AwaBWJS1mEN88n5PBDtjS7+Jap
9A7Tw8Xv7ma3ZOdrcMhWDnrxlQa9MIchgD19vebX0MMMh8EMydEZphLwcMgC7yJ4fu3SKdhH
4rB9tH6aOz2ddYcR9o0LKKJFbTmmG9neBNzsQgiNtDMybHZn+KAW6UCvaHIkhEewpWTwj+hr
05Y/1Z4E8Rya7vCMzHFS6Hwv/Gltx8ytoXYrCH1H9hsyCEUBdUR0fY6iqaf5/qtg24p5LA4/
hvDsXRAuJcOY6A9/Fz2oIHPwTK7rSVKjIXnXBP8uhKKNq+IT4yug07pG3Y5e66GALs50K9ja
VPjAcYXHtKVQTi393EVzvS8OVj5j0Zjo+s0uS4M/SmzvFIXuY6C8pSNnqJB3joDwyP4wBCic
XA2bWuGYpoUWzRtk6v1jWZqwfbTcgh0EGt6hm6dzSAZCZHjO94ctNP/1jAyUuRXB1+AwM2oH
mv45GRXCt1Ade91/qNlg42QEX0IPs+VJAwVUmAWjvqGjliNy+EVLVg/PK4yQchicV53DsJII
M3pYZYQ/HFaEw0UlEfYYDhc/evjt9bDSUipVXkr/J3q4qHxc+uMPv78eVjO3OGc4rCbCqx8O
f+LSbxXTBD+29EcPvzLCHw4rwuHih8PvWKLK62FUeQ5h5fXwh8MfDr8BhxcMh9EPh8c9uZ+g
h+UifG2Wz2GpUhpas2pz+PQbzSqth5EFkFcOhxefwiFUXY5p+N9YD+E1WWIxrLAedunIQ947
XX9DDp/iBXN4bzz9/fQwuATxP/elcHhRti3VH8xZchNBFVQxLu0sbz5N1r20QWl6WBrCYYMs
aII3jcbIaZQQuSW2NLBnJUlp1gmGzbI4/Cecl8RhdtmcxawsDhf03ujRRXU5hGRJdhTVTo9w
XDqHiS2lm+x0qlI4nJXFIaLzdcrnMCxND9FlHGyUzWEJUprGNFpZHJZuaVIO6RSsqAQObz6L
w2lZHJaOMLWlflkcfpoe+p+jh2VweMYgXJTA4VrUVoKlsUrWw9IRomeGw0+IaUpAqMQIabod
1ACEZHFQiHQIoZ4WoOtQJ/eYBPiVfIXc2RYlt8skW/xtWpPegBFAWsjSxzqiD/IDuDj4J4xX
/BOG7pC7HeLHy72hTybOZEJWwjQMx5gYBnk7cZxRAz9wHjkiE6XJeokN35Mkcm9rSW445Esk
zaw7I2ek438N+pbUNsiCmvQXaBrq1GKEt7Zq27cCWehYFG2brFBpCstCb0Mh0NUqBfxpDX9N
JUtRWpZKX226RLJoC6KAa8U/kSxxaZIqwmeWyxjhk0KKoJRT3ohElFQMi7nPDLJQBYvy/0Jo
VxHhJ0gprLKUvtZc9CRclIrwuUyE89bNObSltZUWqiSlOHVSFwPUbX6alD6fuDENoWE4Iyuf
EJCj8qV0GXkD4zRy9BdH3os+VDHQHoJi+RxG4i84mk5xyHY6Y4DPqCAAFNZQeNI4f6w5+hY9
vN4I6szd8R6OQUVhGXPSMJYssW7GcSj9aPW5GC8wZLy2odh4HKD5O3qNEUKygL2m+cla9lMl
2ZJXTZlqivKM47ypZVuqrU5JzKda9LN07fv4Pw8/ZVnC0Tl5kX164LiSotZYhGg00UeS/4o5
JAnARMKBuxQvfk9f8D86jt51EsnjIL4hOWR5dJk8SeAvkUY8sty+rGnknedLdd+TZbxfkmWc
LAktsnY7vEDhn7eLeHmeaIoLxjTVpv62Qip79En+5GTXskyTN5qvEPiaqiqapmhKfGIt/IV7
tG0RJt09jTt04xWVPdTRzdlJR5tMvcny1iVCeYbbrEkzgvAXuga3QCmr2RIR2rLQjProycWe
An5otfyvihCQxQJNJVmJD1YQIS0P/lvJLZaNsPzyHyhH3ZnbouB2AAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
 <binary id="i_049.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEEBAMAAABJhynfAAAAMFBMVEUHBweQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_050.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEjBAMAAABTLhxRAAAAMFBMVEULCwuQkJBQUFDR0dEv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</binary>
 <binary id="i_051.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEsBAMAAACieK6EAAAAMFBMVEULCwuVlZVRUVHT09Mv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</binary>
 <binary id="i_052.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEeBAMAAADryggiAAAAMFBMVEUPDw+Ojo5RUVHR0dEv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</binary>
 <binary id="i_053.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEiBAMAAACYcs/0AAAAMFBMVEUNDQ2Pj49OTk7R0dEv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</binary>
 <binary id="i_054.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAGmBAMAAAAdU5k6AAAAMFBMVEUODg6QkJBQUFDQ0NAv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</binary>
</FictionBook>
