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        一類瘧疾傳播模型的穩(wěn)定性和后向分支

        2018-07-04 12:01:38殷紅燕
        關(guān)鍵詞:瘧疾平衡點方程組

        殷紅燕

        (中南民族大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)學(xué)院,武漢430074)

        瘧疾是一種由瘧原蟲引起的蟲媒傳染病,嚴(yán)重危害了人類的健康. 利用數(shù)學(xué)模型來研究傳染病的流行原因及控制方法已被證實是有效的. 自從1911年,Ross發(fā)表了第一篇關(guān)于瘧疾傳播的數(shù)學(xué)模型的論文[1]以來,很多專家和學(xué)者在瘧疾傳播模型的研究上做了大量的工作,并取得了一定的成果[2-6]. 本文建立了一個簡單的關(guān)于瘧疾傳播的SIS-SI模型,分析了模型無病平衡點的局部漸近穩(wěn)定性和全局漸近穩(wěn)定性,得出了基本再生數(shù)公式,討論了地方病平衡點的存在性,并證明了后向分支的存在性.

        1 模型的建立

        根據(jù)以上的參數(shù)及假設(shè),建立如下的瘧疾傳播模型:

        (1)

        注意到,所有蚊子的數(shù)量滿足下面的Logistic方程:

        (2)

        (3)

        2 無病平衡點和基本再生數(shù)

        特征方程為:

        (λ+r0)(λ+μh)[λ2+(σh+μv)λ+σhμv-

        (4)

        這里σh=μh+δh+θh. 顯然,當(dāng):

        3 地方病平衡點和后向分支

        (5)

        (6)

        (7)

        (8)

        (9)

        為了方便,記Sh=x1,Ih=x2,Iv=x3,并引入向量符號x=(x1,x2,x3)T和f=(f1,f2,f3)T,則方程組(9)可以寫成:

        (10)

        這里

        因此,它的特征根是λ1=-μh,λ2=-(σh+μh)和λ3=0.

        為了計算文[9]中的定理4.1中定義的系數(shù)a和b,先計算f在E0的二階偏導(dǎo)數(shù):

        f在E0的其他二階偏導(dǎo)數(shù)都等于0. 于是:

        4 無病平衡點的全局漸近穩(wěn)定性

        關(guān)于無病平衡點E0的全局漸近穩(wěn)定性,有如下的結(jié)果.

        (11)

        推論1 當(dāng)δh=0時,如果R0<1,那么方程組(3)的無病平衡點E0是全局漸近穩(wěn)定的.

        5 數(shù)值模擬

        本節(jié)給出兩個數(shù)值例子來證實前面的一些理論結(jié)果.

        例1 選取參數(shù)αv=10,μv=0.49,ξv=0.03,Λh=1000,μh=3.7,θh=0.05,δh=2.8,βh=0.59,βv=0.6,r=10. 計算可得方程組(3)的基本再生數(shù)R0≈1.1107>1,因此存在唯一的局部漸近穩(wěn)定的地方病平衡點. 當(dāng)t→∞時,方程組(3)的解趨近于這個地方病平衡點,如圖1所示.

        圖1 當(dāng)R0>1時,方程組(3)存在唯一的穩(wěn)定的地方病平衡點Fig.1 System (3) has a unique stable endemic equilibrium when R0>1

        圖2 當(dāng)R*

        圖3 當(dāng)R0

        6 結(jié)語

        參 考 文 獻(xiàn)

        [1] Ross R. The prevention of malaria[M]. London: Murry, 1911: 15-20.

        [2] Macdonald G. The epidemiology and control of malaria[M]. London: Oxford Univ,1957: 51-62.

        [3] Bailey N. The biomathematics of malaria[M]. London: Charles Griff,1982: 22-30.

        [4] Aron J L, May S M. The population dynamics of malaria[C]//Anderson R M. Population Dynamics of Infectious Diseases: Theory and Applications.London: Chapman and Hall, 1982: 139-189.

        [5] Koella J C. On the use of mathematical models of malaria transmission[J]. Acta Trop, 1991, 49(1):1-25.

        [6] Ngwa G A. Modelling the dynamics of endemic malaria in growing population[J]. Discr Cont Dyn Syst B,2004, 4(4): 1173-1202.

        [7] Li Jia.New revised simple models for interactive wild and sterile mosquito populations and their dynamics[J]. Journal of Biological Dynamics, 2017, 11(2): 1-18.

        [8] Garba S M, Safi M A, Gumel A B. Cross-immunity-induced backward bifurcation for a model of transmission dynamics of two strains of influenza[J]. Nonlinear Anal RWA, 2013, 14(3): 1384-1403.

        [9] Castillo-Chavez C, Song B. Dynamical models of tuberculosis and their applications[J]. Math Biosci Eng, 2004,1(2): 361-404.

        [10] Hale J K. Ordinary differential equations[M]. New York: Wiley, 1969:248-249.

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