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文档简介
传染病传播模型,人们不可能去做传染病传播的试验以获取数据,从医疗卫生部门得到的资料也是不完全和不充分的。不同类型的传染病的传播过程有其各自不同的特点,弄清这些特点需要相当多的病理知识,这里更不可能从医学的角度来分析各种传染病的传播,所以,我们只能按照一般的传播机理建立模型。,传染病传播问题和自然科学中一些已经有确定规律的问题不同,不可能立即对它做出恰当的假设,建立完善的模型,只能先做出最简单的假设,建立模型,得出结果,分析是否符合实际,然后针对其不合理或不完善处,进行修改或补充假设,逐步得到较为合理的模型。,模型1(SI模型),假设条件(1)人群分为易感染者(Susceptible)和已感染者(Infective)两类,以下简称健康者和病人。时刻t这两类人在总人数中所占的比例分别记为s(t)和i(t)。(2)在疾病传播期内所考察地区的总人数N不变,既不考虑生死,也不考虑迁移,并且时间以天为计量单位。(3)每个病人每天有效接触的平均人数是常数,称为日接触率。当病人与健康者有效接触时,使健康者受感染变为病人。,根据假设,每个病人每天可使s(t)个健康者变为病人。因为病人数为Ni(t),所以每天共有Ns(t)i(t)个健康者被感染,即病人数Ni(t)的增加率为Ns(t)i(t)。于是得到人员流程图如下,进而有,再设初始时刻(t=0)病人的比例为i0,则由s(t)+i(t)=1,得到初值问题,初值问题的解为,可画出i(t)t和di/dti的图形为,i(t)t的图形,di/dti的图形,于是可知:当t时,i1,即所有人终将被传染,全变为病人,这显然不符合实际情况。其原因是模型中没有考虑到病人可以治愈,人群中的健康者只能变成病人,病人不会再变成健康者。,然而,这个模型在传染病流行的前期还是可用的,可用它来预报传染病高潮的到来:当i=1/2时,di/dt达到最大值(di/dt)m,这个时刻为,这时病人增加得最快,可以认为是医院的门诊量最大的一天,预示着传染病高潮的到来,是医疗卫生部门关注的时刻。,还可以看出,tm与成反比。因为日接触率表示给定地区的卫生水平,越小卫生水平越高,所以改善保健设施、提高卫生水平可以推迟传染病高潮的到来。,模型2(不考虑出生和死亡的SIS模型),有些传染病如伤风、痢疾等治愈后免疫力很低,可以假定无免疫性,于是病人被治愈后变成健康者,健康者还可以被感染再变成病人,所以在SI模型的基础上,增加一个假设条件就会得到SIS模型。假设条件(1)人群分为易感染者(Susceptible)和已感染者(Infective)两类,以下简称健康者和病人。时刻t这两类人在总人数中所占的比例分别记为s(t)和i(t)。,(2)在疾病传播期内所考察地区的总人数N不变,既不考虑生死,也不考虑迁移,并且时间以天为计量单位。(3)每个病人每天有效接触的平均人数是常数,称为日接触率。当病人与健康者有效接触时,使健康者受感染变为病人。(4)每天被治愈的病人数占病人总数的比例为常数,称为日治愈率。病人被治愈后称为仍可被感染的健康者,1/称为这种传染病的平均传染期。,如果考虑到假设条件(4),则人员流程图如下,于是有,记初始时刻的病人的比例i0(i00),从而SI模型可以修正为,我们称之为Bernolli(贝努里)方程的初值问题,其解析解为,其中=/。由和1/的含义可知,是整个传染期内每个病人有效接触的平均人数,称为接触数。于是有,我们画出di/dti和it的图形为,di/dti的图形(1),i(t)t的图形(1),di/dti的图形(1),i(t)t的图形(1),模型3(考虑出生和死亡的SIS模型),当传染病的传播周期比较长时,若不考虑出生和死亡因素显然不妥,接下来考虑带有出生和死亡情况的SIS模型。假设条件(1)人群分为易感染者(Susceptible)和已感染者(Infective)两类,以下简称健康者和病人。时刻t这两类人在总人数中所占的比例分别记为s(t)和i(t)。,(2)在疾病传播期内所考察地区的总人数为N,总认为人口的出生率与死亡率相同,并且新生婴儿全为易感染者。记平均出生率为,则人口的平均寿命为1/。(3)每个病人每天有效接触的平均人数是常数,称为日接触率。当病人与健康者有效接触时,使健康者受感染变为病人。(4)每天被治愈的病人数占病人总数的比例为常数,称为日治愈率。病人被治愈后称为仍可被感染的健康者,1/称为这种传染病的平均传染期。,在上述的假设条件下,人员流程图如下,于是有,记初始时刻的健康者和病人的比例分别是s0(s00)和i0(i00),从而考虑出生和死亡的SIS模型为,而由s+i=1有ds/dt=di/dt,于是,上式的第二个方程变为恒等式,从而模型简化为,如果令=/(+),则仍表示整个传染期内每个病人有效接触的平均人数,即接触数。于是,以下的求解与讨论与不考虑出生和死亡的SIS模型相同。,模型4(不考虑出生和死亡的SIR模型),许多传染病如天花、流感、肝炎、麻疹等治愈后均有很强的免疫力,所以病愈的人既非健康者(易感染者),也非病人(已感染者),它们已经退出传染系统。,模型的假设条件为(1)人群分为健康者、病人和病愈免疫的移出者(Removed)三类,三类人在总人数N中占的比例分别为s(t),i(t)和r(t)。(2)病人的日接触率为,日治愈率为,传染期接触数为=/。(3)在疾病传播期内所考察地区的总人数N不变,既不考虑生死,也不考虑迁移,并且时间以天为计量单位。,在上述的假设条件下,人员流程图如下,由假设条件显然有s(t)+i(t)+r(t)=1,记初始时刻的健康者和病人的比例分别是s0(s00)和i0(i00)(不妨设移出者的初始值r0=0),于是得到SIR模型为如下的初值问题,而由s+i+r=1有dr/dt=di/dtds/dt,于是,上式的第三个方程变为恒等式,从而模型简化为,上述的初值问题无法求出解析解,只能通过数值解法求出数值解。,例如,取=1,=0.3,i(0)=0.02,s(0)=0.98,则求得数值解如下表,相应的i(t)、s(t)曲线和is曲线如下图。,SIR模型的i(t)、s(t)曲线,SIR模型的is曲线,在实际应用SIR模型时,模型中的参数经常通过一些统计资料来估计。事实上,能够求出解析解的微分方程模型是非常有限的,所以人们经常利用定性理论从方程本身推出解的相关性质。对于上述的SIR模型,就可以采用相轨线分析的方法,来获得i(t)、s(t)的一般变化规律。(参教案,略),模型5(考虑出生和死亡的SIR模型),模型的假设(1)人群分为健康者、病人和病愈免疫的移出者(Removed)三类,三类人在总人数N中占的比例分别为s(t),i(t)和r(t)。(2)病人的日接触率为,日治愈率为,传染期接触数为=/。(3)在疾病传播期内所考察地区的总人数为N,总认为人口的出生率与死亡率相同,并且新生婴儿全为易感染者。记平均出生率为,则人口的平均寿命为1/。,在上述的假设条件下,人员流程图如下,此时由假设条件有s(t)+i(t)+r(t)=1,记初始时刻的健康者和病人的比例分别是s0(s00)和i0(i00)(不妨设移出者的初始值r0=0),于是得到考虑出生和死
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