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        具有Logistic輸入和密度制約的一類階段結構傳染病模型

        2021-02-28 14:22:58劉亭亭喬志琴
        關鍵詞:平衡點全局傳染病

        劉亭亭,喬志琴

        (中北大學 理學院,太原 030051)

        1 研究背景

        研究傳染病的發(fā)病機理、傳染規(guī)律和防治策略是醫(yī)學研究的重要內容[1]。然而在現(xiàn)實世界中,諸如麻疹、水痘、猩紅熱等傳染病多見于幼年時期,白喉、淋病、性病等傳染病則多見于成年階段。因此,研究階段結構的傳染病具有重大現(xiàn)實意義。對于階段結構的傳染病,許多專家和學者已經(jīng)進行了大量的研究[2-16]。文獻[2-3]研究了單種群結構的模型,文獻[4-8]主要研究了幾類階段結構的幼年患病傳染病模型。文獻[9-16]主要研究了幾類階段結構的成年患病傳染病模型。

        隨著研究的深入,研究人員發(fā)現(xiàn)溫度、食物、空間等都會引起種群數(shù)量的變化,由此提出了環(huán)境容納量的概念,并引入了Logistic輸入這一概念。幼年個體向成年個體的發(fā)展過程中,需要獲取一系列的資源來保持自身的增長。當個體所需資源非常相似時,競爭就會相當激烈,出現(xiàn)種內競爭。由于分析的復雜性,很多模型在研究過程中都沒有考慮密度制約[16]。

        本文在前人研究的基礎上,考慮并分析了一類具有Logistic輸入和幼年受密度制約的階段結構傳染病模型。假設種群中個體生長分為幼年和成年兩個階段,疾病僅在成年種群中傳播,幼年個體以Logistic形式輸入,并受密度制約,而成年個體不受密度制約。x=x(t)、y=y(tǒng)(t)和z=z(t)分別表示t時刻幼年、成年易感者和成年染病者的數(shù)量,N(t)=x+y+z表示t時刻種群的個體總數(shù)量。假設所有參數(shù)均為正,其中參數(shù)r表示內稟增長率;K表示環(huán)境容納量;d1、d2表示幼年個體、成年易感個體自然死亡率;d3表示成年染病者的移除率,包含自然死亡、因病死亡等;m表示單個幼年個體的平均成熟率;η表示幼年個體的密度制約系數(shù);β表示疾病的傳染率系數(shù)并建立以下傳染病模型:

        本文中側重對初值(x(0),y(0),z(0))限定在集合D={(x,y,z)∈R3+|x>0,0<y≤K,z>0}上系統(tǒng) (1)的解(x(t),y(t),z(t))的分析,其中t≥0。系統(tǒng) (1)對應流程如圖1所示。

        圖1 疾病傳播流程示意圖

        引理1 初始條件在D上系統(tǒng) (1)的t≥0部分的解均為正的。

        由以上結論可知,系統(tǒng) (1)的初值落在D中,其解軌線均為正解。證畢。

        引理2 系統(tǒng)(1)的一切正解最終有界。

        證明:將系統(tǒng) (1)的3個等式相加,并令d=min{d1,d2,d3},可以得到

        根據(jù)比較定理[17]可以得到 limt→+∞sup N≤rK/4d。所以對 ε>0,-T>0,當t>T時,x(t)<rK/4d+ε,y(t)<rK/4d+ε,z(t)<rK/4d+ε。因此,系統(tǒng)(1)一切正解最終有界。證畢。

        2 平衡點的存在性分析

        為了后續(xù)研究的方便,引入以下參數(shù):

        其中R0和Re0分別表示階段結構種群的基本再生數(shù)和傳染病的基本再生數(shù),顯然有Re0<R0。

        定理1

        證明:系統(tǒng)(1)的平衡點滿足以下方程組:

        由第3式可得,z=0或y=d3/β。

        當z=0時,代入方程組(2)的第2式知

        并由式(2)的第1式可得

        則可解得x=0或

        且y0=mx0/d2。

        當z≠0,y=d3/β時,由式 (2)第2式得

        代入式(2)的第1個方程得到

        由于A,B>0,則僅當C<0即Re0>1時,式(3)有一正解,從而當且僅當Re0>1時,系統(tǒng) (1)存在唯一的地方病平衡點E(x,y,z)。證畢。

        3 平衡點的穩(wěn)定性分析

        定理2 當R0<1時,系統(tǒng) (1)的平衡點E(0,0,0)局部漸近穩(wěn)定;當R0>1時,系統(tǒng) (1)的平衡點E(0,0,0)不穩(wěn)定。

        證明:系統(tǒng)(1)在E(0,0,0)處的雅克比矩陣為

        其對應的特征方程有1個實特征根λ1=-d3<0,另外2個特征根λ2,λ3滿足方程:

        所以,當R0>1時,方程 (4)具有1個正實根;當R0<1時,方程(4)的2個根均有負實部。證畢。

        定理3 當R0≤1時,系統(tǒng)(1)的平衡點E(0,0,0)全局漸近穩(wěn)定。

        證明:構造Lyapunov函數(shù)

        對L求全導數(shù):

        當R0≤1時,L·≤0;當且僅當x=y(tǒng)=z=0時,L·=0,系統(tǒng) (1)在集合{(x,y,z)∈D∶L·=0}上的最大不變集是單點集{E}。根據(jù)LaSalle不變性原理[18]可知,E(0,0,0)全局漸近穩(wěn)定。證畢。

        定理4 當Re0<1<R0時,系統(tǒng) (1)的平衡點E0(x0,y0,0)局部漸近穩(wěn)定,而當Re0>1時則不穩(wěn)定。

        證明:系統(tǒng) (1)在E0(x0,y0,0)處的雅克比矩陣為:

        易知此矩陣對應的特征方程有1個實根:

        當Re0<1<R0時,系統(tǒng) (1)的平衡點E0(x0,y0,0)局部漸近穩(wěn)定。證畢。

        為了證明平衡點E0和平衡點E 的全局穩(wěn)定性,首先給出以下命題。

        命題1 令

        可得F1(x,y)≤0,F(xiàn)2(x,y)≤0,其中(x,y)∈D。

        證明:下面僅證明F1(x,y)≤0。F2(x,y)≤0類似。

        1)在P01(x01,K)處的Hessian矩陣[19]為

        3)在P0(x0,y0)處的Hessian矩陣為

        由系統(tǒng)(1)的第1個方程可知y0<K。因此

        因此P01(x01,K)、P02(x02,K)均不是F1(x,y)的極值點。P0(x0,y0)為F1(x,y)惟一的極大值點,并在P0(x0,y0)處取得最大值,F(xiàn)1(x0,y0)=0,所以F1(x,y)≤0。證畢。

        定理5 當Re0≤1<R0時,系統(tǒng) (1)的平衡點E0(x0,y0,0)全局漸近穩(wěn)定。

        證明:構造Lyapunov函數(shù),設

        對L求全導數(shù)可化簡為

        由命題1可得F1(x,y)≤0。當Re0≤1時,有βy0≤d3成立,則·L≤0;并且易知系統(tǒng) (1)中{(x,y,z)∈D:·L=0}={E0};由LaSalle不變性原理知,當Re0<1<R0時,E0(x0,y0,0)是全局漸近穩(wěn)定的。證畢。

        定理6 當Re0>1時,系統(tǒng) (1)的平衡點E(x,y,z)局部漸近穩(wěn)定。

        證明:系統(tǒng)(1)在E(x,y,z)處的雅克比矩陣為

        矩陣的特征方程為

        其中:

        且有

        由Hurwitz判據(jù)[17]可知,J(E)對應的所有特征值均具有負實部。因此,系統(tǒng) (1)的平衡點E(x,y,z)局部漸近穩(wěn)定。證畢。

        定理7 Re0>1時,系統(tǒng) (1)的平衡點E(x,y,z)全局漸近穩(wěn)定。

        證明:構造Lyapunov函數(shù),設

        對L求全導數(shù):

        由命題1有F2(x,y)≤0,因此L·≤0;當且僅當x=x,y=y(tǒng),z=z時,·L =0;系統(tǒng) (1)在集合{(x,y,z)∈D:·L=0}上的最大不變集是單點集{E}。根據(jù)LaSalle不變性原理可知,當R >1

        e0時,E(x,y,z)是全局漸近穩(wěn)定的。證畢。

        4 數(shù)值模擬

        模擬系統(tǒng)(1)的無病平衡點和地方病平衡點,給出時間序列圖和系統(tǒng)軌線圖。

        模擬1 取r=0.9,K=2,d1=0.25,d2=0.2,d3=0.5,m=0.1,η=0.01,β=0.2,則R0=1.286>1>Re0=0.468。選取初值x(0)=0.2,y(0)=0.1,z(0)=0.1,模擬平衡點E0(x0,y0,0)附近的漸近性態(tài),如圖2所示。任取5組初始值模擬Re0<1<R0時系統(tǒng)的軌線圖,如圖3所示。

        圖2 無病平衡點E0隨時間變化序列圖

        圖3 Re0<1<R0時系統(tǒng)軌線圖

        通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn):當Re0≤1<R0時,曲線隨時間變化最終趨于穩(wěn)定,所以E0(x0,y0,0)是全局漸近穩(wěn)定。

        模擬2 取r=0.4,K=2,d1=0.05,d2=0.3,d3=0.01,m=0.3,η=0.3,β=0.2則R0=1.143>Re0=1.067>1。選取初值x(0)=0.3,y(0)=0.5,z(0)=0.1,模擬地方病平衡點E(x,y,z)的漸近性態(tài),如圖4所示。任取5組初始值模擬Re0>1時系統(tǒng)的軌線圖,如圖5所示。

        通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn);當Re0>1時,曲線隨時間變化最終趨于穩(wěn)定,所以E(x,y,z)是全局漸近穩(wěn)定。

        圖4 地方病平衡點E 隨時間變化序列圖

        圖5 Re0>1時系統(tǒng)軌線圖

        5 結論

        在考慮Logistic輸入和密度制約的情形下,分析了平衡點的存在性和穩(wěn)定性,并利用Matlab進行數(shù)值模擬。此外,同時考慮幼年和成年均受密度制約的情形或在此基礎上更加符合現(xiàn)實情況的疾病發(fā)生率等可作為下一步研究工作。

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