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        一類具有非線性發(fā)病率的隨機(jī)SIRS模型的漸近行為

        2021-12-14 07:48:12李婷婷薛亞奎
        關(guān)鍵詞:充分條件將式流行病

        李婷婷,薛亞奎

        (中北大學(xué) 理學(xué)院, 太原 030051)

        傳染病動力學(xué)的研究,在幫助我們理解傳染病的傳播機(jī)制和對疾病的有效防控方面做出了貢獻(xiàn)。而數(shù)學(xué)模型是研究傳染病動力學(xué)行為的有效工具,通過建立模型對其進(jìn)行分析,可以預(yù)測疾病變化的發(fā)展趨勢,從而制定科學(xué)合理的預(yù)防措施[1]。

        近年來,許多學(xué)者通過引入隨機(jī)波動,將經(jīng)典的傳染病模型從確定性模型轉(zhuǎn)變?yōu)殡S機(jī)模型,利用隨機(jī)微分方程進(jìn)行傳染病動力學(xué)的建模[2-7]。Allen[8]介紹了多種類型的隨機(jī)微分方程流行病模型的推導(dǎo)方法。Jiang等[9]研究了一個具有兩類隨機(jī)擾動的DI-SIR傳染病模型,說明了兩個隨機(jī)模型的長時間行為。Korobeinikov等[10]研究了非線性發(fā)病率對流行病模型的動力學(xué)影響,在總規(guī)模不變的情況下,發(fā)病率相對于感染人數(shù)的凹形是穩(wěn)定性的一個充分條件。Gray等[11]建立了一個SDE SIS流行病模型,證明了該模型具有唯一的全局正解,并為傳染病的滅絕和持續(xù)建立了條件。Zhao等[12]研究了一類帶有免疫接種的隨機(jī)SIS流行病模型的動力學(xué)性質(zhì),討論了噪聲大小對疾病是否流行的影響。Lahrouz等[13]研究了在不同規(guī)模人口中具有非線性發(fā)病率的隨機(jī)SIRS流行病模型,得到了滅絕和存在唯一平穩(wěn)分布的充分條件。張等[14]分析了媒體報道和隨機(jī)噪聲共同影響的傳染病模型的隨機(jī)滅絕。Yang等[15]研究了疾病傳播系數(shù)和移出率都受噪聲影響的隨機(jī)SIRS模型,證明了隨機(jī)模型具有唯一正解,并為疾病的滅絕和持續(xù)創(chuàng)造了條件。Liu等[16]研究了帶有免疫接種的隨機(jī)時滯SIR流行病模型的閾值動力學(xué),得到了這種疾病滅絕和持續(xù)的充分條件,并給出了隨機(jī)模型滅絕和持續(xù)的閾值。

        由于各種原因,均勻混合的基本假設(shè)可能并不總是成立。在這種情況下,必要的種群結(jié)構(gòu)和異質(zhì)性混合可以被納入一個具有非線性發(fā)病率的流行病模型。研究發(fā)現(xiàn),具有非線性發(fā)病率的流行病模型比具有雙線性或標(biāo)準(zhǔn)發(fā)病率的流行病模型具有更復(fù)雜的動力學(xué)特性。

        如果疾病的發(fā)病率是非線性發(fā)病率βSI/ψ(I),可建立如下SIRS傳染病模型:

        (1)

        式中:Λ為出生率,μ為自然死亡率,γ為感染個體的恢復(fù)率,δ為恢復(fù)個體喪失免疫功能而恢復(fù)到易感人群的比率,β為傳播率,ε為因病死亡率,βSI/ψ(I)為發(fā)病率,其中ψ(I)滿足ψ(0)=1,ψ′(I)≥0。上述參數(shù)均為非負(fù)。

        (2)

        式中:B(t)是強(qiáng)度為σ2>0的標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動。

        首先,給出了模型(2)的一個閾值,進(jìn)而分別在第2節(jié)與第3節(jié)得到了疾病滅絕與疾病持續(xù)的充分條件;其次,基于數(shù)值模擬驗(yàn)證了這些結(jié)論;最后,給出了一些結(jié)論。

        是模型(2)的一個正向不變集。

        1 疾病滅絕

        本節(jié)研究疾病滅絕的條件,令

        式中,R0為確定性模型(1)的基本再生數(shù)。

        為方便起見,引入符號:

        證明模型(2)積分得到

        (3)

        根據(jù)式(3),可得

        (4)

        由式(4)可得

        (5)

        其中

        (6)

        模型(2)第2式由伊藤公式可得

        對上式從0到t積分,并且兩邊同時除以t,得到

        (7)

        將式(5)代入式(7)得

        (8)

        其中

        由鞅的大數(shù)定理和式(6)可知

        (9)

        根據(jù)式(7),得到

        (10)

        根據(jù)模型(2),通過求解d(S+I+R)/dt=Λ-μ(S+I+R)-εI得

        2 疾病持續(xù)

        (11)

        成立,則對于任意初值(S(0),I(0),R(0))∈Γ*,模型(2)的解(S(t),I(t),R(t))具有如下性質(zhì)

        (12)

        其中

        (13)

        證明根據(jù)式(8)的最后一個等式,有

        (14)

        將式(14)改寫為

        若滿足式(11),根據(jù)式(9)和文獻(xiàn)[7]附錄中引理A.2,可得

        (15)

        將式(5)代入式(7),則

        (16)

        根據(jù)式(6)和式(9),取式(16)兩邊的下限得

        (17)

        因此,根據(jù)式(15)和式(17)得到式(12)。證明完畢。

        3 數(shù)值模擬和討論

        為了驗(yàn)證以上結(jié)果,使用文獻(xiàn)[18]中的方法對模型(1)和(2)的解進(jìn)行數(shù)值模擬。選擇相同的初值(S(0),I(0),R(0))=(0.9,0.1,0),且ψ(I)=1+αI2。選擇模型(2)的參數(shù)如下:Λ=1,β=0.1,μ=0.2,γ=0.1,δ=0.25,ε=0.05,α=0.001。

        圖1 疾病滅絕曲線

        圖2 疾病持續(xù)曲線

        4 結(jié)論

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