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        一類病傳染病模型的基本再生數(shù)研究

        2013-08-22 06:28:52趙向青
        科技視界 2013年7期
        關(guān)鍵詞:閥值流行病平衡點(diǎn)

        徐 益 趙向青

        (浙江海洋學(xué)院 數(shù)學(xué)系,浙江 舟山 316000)

        0 引言

        Bonhoeffer等人建立了如下的基本病毒動力學(xué)模型:

        其中,x,y,v分別代表未感染細(xì)胞,感染細(xì)胞和自由病毒。易感染細(xì)胞以常速率λ產(chǎn)生,以依賴密度的速率dx死亡和以速率βˉxv被感染,被感染的細(xì)胞以速率βˉxy產(chǎn)生,以依賴密度的速率ay死亡,自由病毒以速率cy從感染細(xì)胞釋放出來并以uv的速率死亡[1-2]。后來,Bartholdy,Wodarz等發(fā)現(xiàn)病毒細(xì)胞隨時(shí)間幾乎穩(wěn)定,即 v′(t)≈0,從而cy-γv=0[3-4]。 式(1)也相應(yīng)地轉(zhuǎn)化為:

        然而,在研究過程中發(fā)現(xiàn)易感染細(xì)胞的感染率呈現(xiàn)明顯的非線性關(guān)系[5-6],其中較為典型的是βˉ′(y)=βy/(1+py),這里 βy 表示病毒的感染能力,表示由于病毒的增加導(dǎo)致的機(jī)體中易感染細(xì)胞行為發(fā)生改變而對病毒感染產(chǎn)生的抑制效果。因而模型(2)變?yōu)?/p>

        流行病學(xué)的數(shù)理研究揭示,流行病的流行與否由一個(gè)基本再生數(shù)的閥值所決定。具體地說,當(dāng)基本再生數(shù)的閥值大于1時(shí),流行病將流行,否則不流行[7-9]。人們可以根據(jù)這個(gè)理論判據(jù)設(shè)計(jì)流行病防治方案,從而減少流行病的爆發(fā)和傳染。本文將通過平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析研究流行病模型(式2)的基本再生數(shù)的閥值。

        1 無感染平衡點(diǎn)

        從模型看出y=0表示流行病不發(fā)生,令

        得到一個(gè)無感染平衡點(diǎn)E0=(λ/d,0)。人們關(guān)心的是什么條件下無感染平衡點(diǎn)E0能成為穩(wěn)定點(diǎn),為此定義

        實(shí)踐中,R0描述了在感染初期從一個(gè)被感染細(xì)胞生成的新感染細(xì)胞的平均數(shù),我們稱之為基本再生數(shù)。

        2 基本再生數(shù)閥值

        定理 如果R0<1,那么未感染穩(wěn)定平衡點(diǎn)E0是全局漸近穩(wěn)定的。

        證明 分別將 F1(x,y)和 F2(x,y)在無感染平衡點(diǎn) E0=(λ/d,0)處泰勒展開:

        其中于是得到系統(tǒng)(3)的一階近似系統(tǒng):

        (4)的系數(shù)矩陣為:

        其特征方程為:

        化簡得

        其特征值分別為

        因?yàn)?R0<1,可得 ad-βλ>0,在這里可得 ?1,?2均為負(fù)數(shù)。 根據(jù)一次近似系統(tǒng)穩(wěn)定性定理可得未感染平衡點(diǎn)E0是漸近穩(wěn)定的。

        注:本文使用的方法為一階近似方法,較其他文獻(xiàn)例如[9]更為簡單。

        3 結(jié)論

        從定理的結(jié)論看出,只要控制R0<1,未感染穩(wěn)定平衡點(diǎn)E0是全局漸近穩(wěn)定的,這意味著隨著時(shí)間的推移,流行病不會傳染開。而R0=βλ/ad,人們可以通過a,d,β,λ中人意一個(gè)或幾個(gè)量對流行病加以干預(yù)。

        [1]M.A.Nowak,S.Bonhoeffer,A.M.Hill,R.Boehme,H.C.Thomas.Viral dynamics in hepatitis B virus infection[J].Proc.Natl.Acad.Sci.USA,93(1996)4398-4402.

        [2]S.Bonhoeffer,R.M.May,G.M.Shaw,M.A.Nowak.Virus dynamics and drug therapy[J].Proc.Natl.Acad.Sci.USA 94(1997):6971-6976.

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        [8]X.-Q.Zhao.Dynamical Systems in Population Biology[M].Springer-Verlag:New York,2003.

        [9]K.Wang,W.Wang,X.Liu.Viral infection model with periodic lytic immune response[J].Chaos,Solitons and Fractals,28(2006):90-99.

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