传染病模型

传染病常在世界各地流行,建立传染病的数学模型,分析其变化规律,防止其蔓延是一项艰巨的任务.传染病在传播期间其地区总人数不变时已建立了很好的数学模型.文章对其用微积分的方法进行了分析,并在该基础上进行了修正,建立了传染病传播期间其地区总人数变化的数学模型.     

通辽市1991～2001年传染病流行特征

为研究通辽市传染病发生流行的因素及变化的趋势，对通辽市的1991～2001年法定报告传染病进行了列表分析，结果表明，1991～1996年间病毒性肝炎、痢疾发病数量多，而1991～1994年间肠道传染病、血液及性传播类传染病居第二位。上述资料表明，对传染病要加大力度，有效控制传播和流行，更要尽早发现及时采取防治措施。     

甘肃沙尘天气年度变化和原因分析

本文针对近几年甘肃省沙尘天气发生情况的监测结果,对其产生原因、范围、强度和年度变化进行了分析,认为气候变化及生态环境恶化是沙尘暴产生的根本原因。并通过对沙尘天气传播过程中的传播路径、强度变化和影响机制进行分析,就沙尘天气治理提出具体建议。     

基于元胞自动机的个体移动异质性传染病传播模型

利用元胞自动机原理，建立了同时具有异质性和移动性的SEIR传染病传播模型。考虑到个体自身的传染能力、对传染病的抵抗能力等不同因素的影响，通过感染概率来体现个体的异质性;限制种群移动的范围，添加种群移动的比例来实现种群的移动，扩展了随机行走元胞自动机。结合甲型H1N1流感的传播特征，模拟了其传播过程。模拟结果与官网公布的实际数据相吻合，验证了模型的合理性和有效性。利用该模型还分别考察了种群移动比例和种群移动最大距离对传染病传播的影响，相比较种群移动比例对传染病传播的影响更加显著，加速了传染病的传播。     

基于元胞自动机的个体移动异质性传染病传播模型

利用元胞自动机原理,建立了同时具有异质性和移动性的SEIR传染病传播模型．考虑到个体自身的传染能力、对传染病的抵抗能力等不同因素的影响,通过感染概率来体现个体的异质性;限制种群移动的范围,添加种群移动的比例来实现种群的移动,扩展了随机行走元胞自动机．结合甲型H1N1流感的传播特征,模拟了其传播过程．模拟结果与官网公布的实际数据相吻合,验证了模型的合理性和有效性．利用该模型还分别考察了种群移动比例和种群移动最大距离对传染病传播的影响,相比较种群移动比例对传染病传播的影响更加显著,加速了传染病的传播．     

动态社会网络上的传染病传播问题研究

随着对传染病传播问题研究的深入,研究中常用的传染病传播模型也越来越接近于现实世界.复杂网络视角下的传播模型,考虑了复杂动态的人际关系,能够更好的刻画传染病传播问题.依据传染病的生物学特征和人类社会关系网络的一般属性,本文在已有模型的基础上,在适应性网络中加入了潜伏期和"随机重连"机制,提出动态社会网络中的传染病传播模型,并以在世界范围内流行的、具有代表性的病毒——HIV病毒为例,阐述了该模型在动态社会网络中的应用.     

一类基于心理作用的SIRS传染病模型

根据传染病动力学原理建立一类基于心理作用的SIRS传染病模型. 先通过构造Lyapunov函数, 利用常微分方程稳定性和极限系统理论, 分别获得该模型在无病平衡点和地方病平衡点全局渐近稳定性的充分条件, 再通过数值仿真验证所得结论. 数值模拟结果表明, 心理作用的积极影响在一定程度上能控制传染病的传播与流行.     

基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H1N1的影响

个体行为在突发性传染病传播过程中起着重要作用,通过行为改变来减缓和控制突发性传染病传播的能力是应对策略的一个重要方面,因此了解个体行为改变如何影响突发性传染病的传播至关重要。基于2009年甲型H1N1流感(A/H1N1)数据,建立基于社交网络的个体决策心理模型(LHBM),将个体行为改变率嵌入个体水平的传播动力学模型(IBMs),并研究个体行为改变如何影响A/H1N1的动态变化。然后,基于IBMs,应用基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法(ABC SMC)估计未知参数。结果表明：IBMs能更准确地描述A/H1N1的传播过程,揭示个体行为改变对A/H1N1暴发的影响。此外,媒体宣传的重点应集中在如何引导个体的行为改变,而且个体的积极响应对于缓解和控制突发性传染病至关重要。     

捕食者具有传染病的捕食系统的全局稳定性

疾病可以在不同的种群之间传播。研究疾病在相互作用种群之间的传播规律,是种群生态学与传染病动力学的一种结合。通过假设捕食者和食饵均是密度制约、捕食者具有传染病、染病的捕食者不能捕食、染病的捕食者可以恢复但具有暂时的免疫力,建立了一类食饵一捕食系统的SIS传染病模型,利用比较定理研究了解的有界性,利用特征根法和Hurwitz判据分析了系统的无病平衡点和地方病平衡点的局部稳定性,通过构造Lyapunov函数,讨论了无病平衡点和地方病平衡点的全局渐近稳定性,从而得到了疾病流行与否的阈值R,并证明当R≤1时无病平衡点全局渐近稳定,从而疾病消除;当R〉1时,地方病平衡点全局渐近稳定,从而疾病流行。     

考虑信息变量呈Logistic自然增长的SIRS传染病模型

为了研究信息变量对传染病传播动力学的影响,从而对传染病能够进行有效预防,结合现实情况建立了一个信息变量呈Logistic自然增长的SIRS传染病模型.首先计算基本再生数,然后研究了无病平衡点和地方病平衡点的存在性和稳定性的条件,并得到了在地方病平衡点处产生Hopf分支的条件,发现信息自然承载量的变化可能导致传染病的传播呈周期性震荡.