埃博拉病毒传播的数学模型

1、-. z.数学建模论文基于传染病模型的埃博拉疫情开展建模分析院系名称：院系名称： 地球科学学院 专业名称： 环境科学 学生*：*昊天、牛星智、朱家佑 学 号： *昊天：2013010176 牛星智：2013010186 朱家佑：2013010194 指导教师： 孟得新 完成日期2015 年 4 月 29 日论文的分工说明：本篇数学建模论文，是在朱家佑、昊天、牛星智的共同努力下完成的。其中朱家佑同学负责SEQIR模型的初步建立、Matlab程序的编译与运行，SIR模型的检验，绘制谱线图，属于首席技术人员；昊天同学负责SIR模型的分析与结论，提出SIR模型优化进步的建议以及论文的整体思路与撰写整合

2、，属于文案分析人员；牛星智同学主要负责文献的查考，收集埃博拉病毒的资料以及各国疫情的数据与模型的可行性研究，比照文献资料提出模型存在的缺乏，并分类整理参考文献，属于认证查考人员。三位同学各司其职，有分工又有合作，环环相扣，共同学习，共同进步。签名：日期：基于传染病模型的埃博拉疫情开展建模分析摘要埃博拉Ebola virus又译作伊波拉病毒，是一种能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒，有很高的死亡率，在50%至90%之间。本文基于西非埃博拉疫情的开展，首先建立SIR模型，对西非埃博拉疫情进展检验，得出模型改良措施，接着建立改良后的SEQIR模型，分析预测疫情开展趋势，对目前世界

3、各取的防控埃博拉疫情的措施进展简单评价，并提出埃博拉疫情对于防控的建议。关键词：埃博拉；检验；预测；评价；建议目录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc418109503第1章绪论 PAGEREF _Toc418109503 h 3HYPERLINK l _Toc4181095041.1研究背景 PAGEREF _Toc418109504 h 3HYPERLINK l _Toc4181095051.2 研究目的及意义 PAGEREF _Toc418109505 h 3HYPERLINK l _Toc4181095061.3 国外研究现状 PAGEREF _Toc41

4、8109506 h 3HYPERLINK l _Toc4181095071.3.1 国外传染病模型研究现状 PAGEREF _Toc418109507 h 3HYPERLINK l _Toc4181095081.3.2 国外埃博拉病毒医疗研究现状 PAGEREF _Toc418109508 h 3HYPERLINK l _Toc4181095091.3.2.1 EVD治疗方法 PAGEREF _Toc418109509 h 3HYPERLINK l _Toc418109510治疗 EVD 的新药研究进展 PAGEREF _Toc418109510 h 3HYPERLINK l _Toc4181

5、09511疫苗的研究 PAGEREF _Toc418109511 h 3HYPERLINK l _Toc4181095121.4 技术路线 PAGEREF _Toc418109512 h 3HYPERLINK l _Toc418109513第2章数据与方法 PAGEREF _Toc418109513 h 3HYPERLINK l _Toc4181095142.1根底知识 PAGEREF _Toc418109514 h 3HYPERLINK l _Toc4181095152.2 数据方法 PAGEREF _Toc418109515 h 3HYPERLINK l _Toc418109516第3章模

6、型建立与改良 PAGEREF _Toc418109516 h 3HYPERLINK l _Toc4181095173.1 SIR模型 PAGEREF _Toc418109517 h 3HYPERLINK l _Toc4181095183.1.1 模型建立 PAGEREF _Toc418109518 h 3HYPERLINK l _Toc4181095193.1.2 模型分析 PAGEREF _Toc418109519 h 3HYPERLINK l _Toc4181095203.1.3 模型验证 PAGEREF _Toc418109520 h 3HYPERLINK l _Toc418109521

7、3.2改良的SIEQR模型 PAGEREF _Toc418109521 h 3HYPERLINK l _Toc4181095223.2.1 模型建立 PAGEREF _Toc418109522 h 3HYPERLINK l _Toc4181095233.2.2 模型求解 PAGEREF _Toc418109523 h 3HYPERLINK l _Toc4181095243.2.3 模型分析 PAGEREF _Toc418109524 h 3HYPERLINK l _Toc418109525第4章评价与建议 PAGEREF _Toc418109525 h 3HYPERLINK l _Toc418

8、1095264.1 模型的评价 PAGEREF _Toc418109526 h 3HYPERLINK l _Toc4181095274.1.1 SIR模型的评价 PAGEREF _Toc418109527 h 3HYPERLINK l _Toc4181095284.1.2 SEQIR模型的评价 PAGEREF _Toc418109528 h 3HYPERLINK l _Toc4181095294.2 现有医疗水平的评价 PAGEREF _Toc418109529 h 3HYPERLINK l _Toc4181095304.3防控建议 PAGEREF _Toc418109530 h 3HYPER

9、LINK l _Toc418109531致 PAGEREF _Toc418109531 h 3HYPERLINK l _Toc418109532参考文献 PAGEREF _Toc418109532 h 3绪论1.1研究背景埃博拉Ebola virus又译作伊波拉病毒，是一种能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒，有很高的死亡率，在50%至90%之间。2014年2月西非爆发大规模病毒疫情，截至2014年12月17日，世界卫生组织WHO发表数据显示埃博拉出血热疫情肆虐的利比里亚、塞拉利昂和几亚等西非三国的感染病例(包括疑似病例)已达19031人，其中死亡人数到达7373人1。据世界

10、卫生组织透露，2014年西非埃博拉病毒疫情爆发的感染及死亡人数均为历史最高，并仍处于恶化状态中17。世界各国针对埃博拉病毒均提出了自己的防控措施，然而埃博拉病毒的致病机理尚未明确，其致死率高居不下，基于数学模型的病毒爆发特性分析因此应运而生。1.2 研究目的及意义国外学者针对一般类型的传染病提出了SIR传染病模型，可用于模拟预测传染病的传播过程，评价当前的医疗卫生体系及防控措施。但是针对埃博拉这一目前无疫苗防治措施的传染病，尚未存在基于SIR模型的改良模型进展合理的模拟预测。本文基于SIR模型，增加疑似病患、潜伏期感染者两个变量，构建SIEQR模型，分析埃博拉出血热的流行规律，并预测其未来的开

11、展趋势，并对世界卫生组织WHO目前针对该疾病的防控措施进展评价，为埃博拉出血热的最正确防控提供理论根底。1.3 国外研究现状1.3.1 国外传染病模型研究现状国外对于传染病的数学模型研究不在少数。传染病模型的根底是Kermack和McKendrick 二人提出的仓室模型(partmentmodel,CM)2。方廷18通过对SARS在*北方大城市爆发的系统仿真研究发现,恰当地建模能够有效地模拟SARS的人群传播模式。通过数学模型可推导出不同的防控策略(如限制人员流动、对疑似感染者及早隔离等)对于病毒传播的影响。对于埃博拉病毒的数学模型研究，早在 1996年，Fauci4就使用SIR和 SEIR

12、模型，模拟扎伊尔两个时段的埃博拉爆发:1976 年 Yambuku 疫情爆发和 1995年Kikwit的疫情爆发。他们得到: 当根本再生率K满足围1.72R08.60时，意味着埃博拉病毒传染性不如以前则厉害，可以使他们减少潜在的死亡。为了预判埃博拉的开展趋势,弗吉尼亚理工大学的网络动态和模拟科学实验室(NUSSL)从2014年8月开场,采用基于个体的传染病传播工具Epi- fast来模拟埃博拉在西非的传播22。国外学者在研究其发病机理以及病毒作用机理的同时，建立了新型传染病模型对疾病进展预测。由于个体在感染埃博拉病毒后经过一段时间才会出现临床病症,这段时间被称为潜伏期，对潜伏期的长度,Chow

13、ell等9采用最小二乘法估算出2次疫情平均潜伏期分别为5.30 d(刚果1995年)和3.35 d(乌干达2000年),Le- grand等使用临床观测结果估计的潜伏期分别为7d12-13(刚果1995年)和12 d (乌干达，2000),与后者较为近似的潜伏期长度也被用于近期对此次西非埃博拉疫情动态的研究中15。美国CDC采用的潜伏期平均长度为6 d,99%的分位数为21 d。1.3.2 国外埃博拉病毒医疗研究现状1.3.2.1 EVD治疗方法由于尚无有效的经过系统研究的药物用于 EVD 患者的治疗，目前的治疗方法以积极的对症和支持治疗为主，主要包括：维持水、电解质平衡，补充体液和电解质；预

14、防和控制出血；维持血氧及血压平衡；及时控制继发感染；治疗肾功能衰竭和出血、DIC(disseminated intravascular coagulation，弥散性血管凝血 ) 等并发症。临床治疗过程中可根据患者的具体情况采取以下措施进展治疗。一般支持、对症治疗：卧床休息，少渣易消化半流质饮食，保证充分热量；补液治疗：有证据说明，早期补液，维持水电解质和酸碱平衡治疗，可明显提高存活率；可使用平衡盐液，维持有效血容量；加强胶体液补充如白蛋白、低分子右旋糖酐等，预防和治疗低血压休克；保肝抗炎治疗：可使用甘草酸制剂；出血的治疗：止血和输血，新鲜冰冻血浆补充凝血因子，预防 DIC ；控制感染：及时发

15、现继发感染，根据细菌培养和药敏结果应用抗菌药物；肾功能衰竭的治疗：必要时行血液净化治疗；呼吸衰竭的治疗：及时行氧疗等改善呼吸功能治疗；病原学治疗：未经过人体学试验的三联单克隆抗体 ZMapp，在紧急状态下被批准用于 EVD 患者的治疗；目前已有 7 人承受此治疗，5 人获得较好疗效；另外，TKM-Ebola 也已通过 FDA 的批准，紧急情况下可用于确诊或者疑似 EVD 患者；恢复期血清治疗：即从康复者体提取含埃博拉病毒抗体的血液，将其输给患者；该方法曾在小围应用，亦似有较好的效果，WHO 已出台平安使用输血疗法治疗 EVD患者的指导方针，并帮助受疫情影响国家从康复患者体提取血浆、准备血清以治

16、疗更多患者。但和 ZMapp 一样，目前尚无数据支持其大规模使用的效果，还有待于在应用时机、不良反响等方面做进一步观察。治疗EVD 的新药研究进展在埃博拉病毒被发现后的几十年里，研究者们一直致力于研发抗埃博拉病毒的新药。不过目前，用于埃博拉病毒预防和治疗的药物仍多处于实验室或前期临床研究阶段。在目前的严峻形势下，美国 FDA 已经批准ZMapp 和 TKM-Ebola 在紧急情况下用于确诊或者疑似感染埃博拉病毒的患者。WHO 委员会也给出建议，可在患者签署知情同意书的根底上，使用未经系统研究证明的药物如 ZMapp 和疫苗来控制感染，而且在伦理上也可承受。不过，即便如此，现有的可用药品也是非常

17、有限或缺乏的。1.ZMappZMapp 是美国和加拿大共同开发的一种抗埃博拉病毒新药，由 3 种人源化的鼠单克隆抗体组成，其中的主要成分为 MB-003又称为：Mapp和 ZMAb，两者优化后组成了抗埃博拉病毒感染的新药 ZMapp。MB-003是 3 种具有抗埃博拉病毒作用的单克隆抗体组成的混合抗体。2012 年，研究者用 MB-003 治疗了 6 只埃博拉病毒感染的恒河猴，给予 MB-003 的实验组中有 4 只存活；而未给药的对照组 2 只全部死亡。2013 年一项研究发现，感染埃博拉病毒 48 h 注射 MB-003 混合抗体的恒河猴，其存活率为 43% ；如果不承受药物治疗，其存活率

18、为零。ZMAb 是抗埃博拉病毒混合抗体联合腺病毒载体干扰素的复合抗体。2013 年的另一项研究显示，使用 ZMAb 治疗感染埃博拉病毒 24 h 或 48 h 的猴，存活率分别为 100% 和 50%。2 个多月后，研究人员对存活的猴子进展再次感染试验，观察这些病愈的猴子体是否产生了抵御埃博拉病毒的抗体，结果无 1 例猴子因再次感染而死亡。为进一步了解ZMapp的抗病毒作用，Qiu 等将致死剂量的埃博拉病毒给予三组猴子每组6 只，分别在不同时间给予 ZMapp 治疗，结果发现所有动物都存活，更重要的是，即使是在猴感染病毒后 5 d 出现严重病症时使用，该药也能起到很好的保护作用。不过要注意的是

19、，试验时所用毒株与本次西非爆发的毒株不同。不管怎样，ZMapp 的开发与猴试验中的良好疗效都是对抗埃博拉病毒的巨大进步。2.TKM-Ebola鉴于 ZMapp 的产能有限和疫情的不断扩展，国际社会也在尽可能的寻找更多的治疗 EVD 的有效药物。为此，2014 年 9 月美国 FDA 批准加拿大制药商 Tekmira公司研制的 TKM-Ebola药物可在紧急情况下用于确诊或者疑似感染埃博拉病毒的患者。TKM-Ebola 也成为全球第二个可用于 EVD 治疗的药物。TKM-Ebola 属于基因治疗药物，是一种靶向埃博拉病毒 RNA 多聚酶的小干扰 RNA，通过抑制埃博拉病毒相关基因 VP24 和

20、VP35，使致病基因沉默而起作用。2010 年发表在柳叶刀上的小规模的概念验证研究中，研究者将猕猴暴露于高剂量的扎伊尔型病毒后 30 min，开场给予 TKM-Ebola，随后，第一组猕猴n=3在暴露后 1、3、5 d 各给药 1次，而第二组猕猴n=4在暴露后 1 6 d 每天给药 1次，结果第一组的保护率可达 66%，第二组的保护率可达 100%。但 FDA 对其在人类的平安性上持保存态度，故仅局部准予其用于埃博拉病毒感染的患者。3.jk-05在应对 EVD 方面，中国的科研工作者也未曾停顿前进的步伐。其中由中国军事医学科学院微生物流行病研究所针对埃博拉病毒、历时 5 年研制而成的药物 jk

21、-05已通过总后卫生部专家评审，获得军队特需药品批件。jk-05 是一种小分子化学药物，该药能够选择性地抑制流感病毒和埃博拉病毒的 RNA 聚合酶，从而到达抑制病毒复制的目的。研究说明，jk-05 在细胞和动物水平感染实验中具有抗埃博拉病毒活性。该药物虽已完成临床前研究，并完成了用于抗流感病毒时的临床平安性评价，但对于 EVD 的治疗，目前仍仅限于紧急情况下使用。4.法匹拉韦favipiravir日本相关法规规定，在特定的条件下可采用未获批准治疗埃博拉的药物来治疗致死性的埃博拉病毒感染。根据此规定，日本富士公司和美国 MediVector 公司正在向美国 FDA 提交申请以扩大法匹拉韦favi

22、piravir，或称 T-705，Avigan这一原本应用于抗流感病毒的药物，作为抗埃博拉病毒感染用药。法匹拉韦是一种新型的抗病毒化合物，主要用作抗新型流感毒株感染，今年年初，被日本政府批准上市。由于其没有经过猿猴以及人类相关研究，法匹拉韦能否抗埃博拉感染尚不明确。不过埃博拉病毒与流感病毒具有类似的构造均为单链反义RNA 病毒，因此法匹拉韦可能对埃博拉病毒感染同样有效。但 WHO 目前并未推荐该药用于 EVD 的治疗。5.其他用于 EVD 治疗的药物除上述 4 种药物外，还有一些对抗埃博拉病毒的药物正在开发中，虽然很多药物均表现出良好的前景，但同样存在着相似甚至更大的不确定性。BC*-4430

23、 是一个新的核苷类似物，可以影响病毒 RNA 多聚酶的功能而抑制病毒的复制，在啮齿类动物中具有抗埃博拉病毒活性，在非人灵长类动物中能够保护其免受马尔堡病毒感染，但并没有平安性试验的数据。AVI-7537 可通过RNA 干扰技术靶向作用于埃博拉病毒 VP24 蛋白，实验中对非人灵长类动物具有一定的保护作用。还有一些明确平安用法但用于其它疾病的药物，如氯喹、伊马替尼、雌激素受体调节剂克罗米芬和托瑞米芬、钙通道阻滞剂胺碘酮、维拉帕米等，也在体外实验中表达出抗埃博拉病毒活性，可作为候选药物单独或联合其他药物用于治疗 EVD。疫苗的研究寻找或研发抗埃博拉病毒的治疗药物固然重要，但管理和控制埃博拉病毒疫情

24、爆发的最有效手段应该还是疫苗的使用，WHO 正与各方加快埃博拉病毒疫苗的临床试验。目前有数种针对埃博拉病毒的疫苗表现出良好的开发前景，但同样需要进一步的研究才能明确其应用价值。其中兰素史克公司开发的ChAd和美国纽琳基因公司开发的VSV疫苗最受关注，WHO 正与药物研发公司、临床专家与监管方加快这两种疫苗的临床试验，希望受疫情影响的国家能在 2015 年 1 月以后用上这些疫苗。ChAd 疫苗是针对扎伊尔株设计研发的疫苗，它以一种良性病毒腺病毒为载体，仅包含了埃博拉病毒基因组的局部构造，因此不会导致接种疫苗者感染埃博拉病毒，该腺病毒也不会在人体复制，但是如果人体处于感染状态时却会诱导免疫系统产

25、生埃博拉病毒抗体。之前的动物实验已经证实该疫苗能够有效地防止埃博拉病毒感染，并且单剂量疫苗即可诱导产生高水平的保护效果，促进感染动物的恢复。目前，ChAd 已进入期临床试验阶段，这是首个进入期临床试验的抗击埃博拉病毒的疫苗。该试验已于 2014 年 9 月在牛津大学疫苗研究中心进展，有 60 名志愿者参与，目的是研究疫苗对安康人体是否有害，同时进一步确定最适宜的疫苗剂量，但最终确定 ChAd 的疗效还要进展一系列试验。然而，在当下的情况下，人们希望把通过期临床试验的疫苗直接送到疫区的医护工作者手中，之后直接在疫区检测疫苗的效果。VSV 疫苗是活病毒，该疫苗使用水泡性口炎病毒进展接种，可自我复制

26、，感染细胞后可将埃博拉病毒的蛋白质带入宿主细胞中，之后就会激发免疫反响，防止机体出现器官衰竭和出血等病症。VSV 疫苗的价值在于，对于已经感染的猴子来说，该疫苗依然有效。美国纽琳基因公司已批准开展 VSV 疫苗的期临床实验。1.4 技术路线数据与方法2.1根底知识微分方程可以很好的模拟传染病的流行方式以及人感染传染病后的状态，SIR传染病模型是我们建立模型的理论根底，通过对SIR模型的改良，完善埃博拉病毒的传染机理，经过世界卫生组织数据带入验证，确立模型的准确性、科学性。2.2 数据方法根据埃博拉病毒的疾病生态学,同时考虑到埃博拉较高的病死率、短潜伏期、目前尚无疫苗防疫的特点，对传播动力学过程

27、有较大的影响,本模型在SIR三分室的根底上增加疑似病患E，潜伏期感染者Q。设定的五分室模型如下:E IQQQS E IQS RR各仓室之间关系如下：这样，就可以更加详细地描述模型变量，更好的预测埃博拉传染趋势。本文首先运用SIR模型验证传染病传播的规律，再对模型进展参数修正，得出SEQIR模型预测*地区埃博拉疫情的开展。模型建立与改良3.1 SIR模型3.1.1 模型建立针对一般的传染病，启源等数学模型中建立了三个数学模型对其进展模拟，并逐步改良出了SIR模型，现将其作为初步分析的工具，具体过程如下。模型假设：1.在疾病传播期所考察的地区围不考虑人口的出生、死亡、流动等种群动力因素。总人口数N

28、(t)不变，人口始终保持一个常数N。人群分为以下三类：易感染者(Susceptibles)，其数量比例记为s(t)，表示t时刻未染病但有可能被该类疾病传染的人数占总人数的比例；感染病者(Infectives)，其数量比例记为i(t)，表示t时刻已被感染成为病人而且具有传染力的人数占总人数的比例；恢复者(Recovered)，其数量比例记为r(t)，表示t时刻已从染病者中移出的人数这局部人既非已感染者，也非感染病者，不具有传染性，也不会再次被感染，他们已退出该传染系统。占总人数的比例。2.病人的日接触率每个病人每天有效接触的平均人数为常数r，日治愈率每天被治愈或死亡的病人占总病人数的比例为常数，

29、显然平均传染期为1，传染期接触数为=r。基于以上模型假设，进展建模过程，我们看出，在假设1中显然有： s(t) + i(t) + r(t) = 1 对于病愈免疫或死去的移出者的数量应为我们不妨设初始时刻的易感染者，染病者，恢复者的比例分别为0，0，=0.SIR根底模型用微分方程组构成表示如下：方程组中各参数及其含义如下：日治愈率每天被治愈或死亡的病人占总病人数的比例病人的日接触率每个病人每天有效接触的平均人数为常数 r传染期有效接触数时刻t安康人群 S(t)时刻t潜伏期人群 I(t)时刻t治愈或死亡人群 R(t)则，在方程3中设r=1，=0.1，i0= 0.00001，s0=0.99999，用

30、MATLAB软件编程：运行后得出图像如图3-1所示。图3-1 感染者比例与时间关系3.1.2 模型分析我们在数值计算和图形观察的根底上，利用相轨线讨论解it,st的性质。 i s平面称为相平面，相轨线在相平面上的定义域s，iD为 D = s，i| s0，i0 ， s + i 1在方程3中消去并注意到的定义，可得，所以，有利用积分特性容易求出方程(5)的解为在定义域D,(6)式表示的曲线即为相轨线，如图3-2所示。其中箭头表示了随着时间t的增加s(t)和i(t)的变化趋向。图3-2 s(t)和i(t)的变化曲线下面根据(3.1.1.3)、(3.1.2.4)式和图3-2分析s(t)、i(t)和r(

31、t)的变化情况(t时它们的极限值分别记作,和)。不管初始条件s0，i0如何,病人消失将消失,即其证明如下：首先,由(3.1.1.3) 而故存在; 由(3.1.1.2)而故存在;再由(3.1.1.1)知存在。其次,假设则由(3.1.1.1),对于充分大的t 有，这将导致，与存在相矛盾.从图形上看，不管相轨线从P1或从P2点出发,它终将与s轴相交(t充分大)。2.最终未被感染的安康者的比例是，在(7)式中令i=0得到，是方程在(0,1/)的根。在图形上是相轨线与s轴在(0,1/)交点的横坐标。 3.假设1/,则开场有，i(t)先增加,令=0，可得当s=1/时，i(t)到达最大值：然后s1/(即1/

32、s0)时传染病就会蔓延。而减小传染期接触数，即提高阈值1/使得1/(即1/)，传染病就不会蔓延(安康者比例的初始值是一定的,通常可认为接近1)。并且,即使1/，从(19),(20)式可以看出, 减小时，增加(通过作图分析)，降低，也控制了蔓延的程度.我们注意到在=中，人们的卫生水平越高,日接触率越小;医疗水平越高，日治愈率越大，于是越小，所以提高卫生水平和医疗水平有助于控制传染病的蔓延。从另一方面看，是传染期一个病人传染的安康者的平均数，称为交换数，其含义是一病人被个安康者交换。所以当即时必有S1既然交换数不超过1,病人比例i(t)绝不会增加,传染病不会蔓延。3.1.3 模型验证几亚是联合国公

33、布的最不兴旺国家之一，人口1120万。2014年3月23日WHO宣布几亚埃博拉病毒感染所致的埃博拉病毒病，又称埃博拉出血热爆发，并在几亚首都科纳克里和利比里亚和塞拉利昂的边界也出现EHF疑似病例。下表显示了2014年感染埃博拉病毒人员在几亚的变化情况：表3-1 2014年感染埃博拉病毒人员在几亚的变化情况表日期6/26/56/106/186/247/27/87/10人数98129136134120111101100由数据可知在前十天，病毒传播情况大致符合模型模拟情况，可是其增长速度并没有模拟的则快。究其原因，是因为病毒爆发后，政府采取了相应的隔离措施，而减小传染期接触数,即提高阈值1/使得1/

34、(即1/),传染病就不会蔓延。下面通过改良的SIEQR模型进展模拟与预测*未知地区的埃博拉病毒爆发情况。改良的SIEQR模型3.2.1 模型建立在埃博拉病毒爆发的初期,由于潜伏期的存在,社会对埃博拉病毒传播的速度和危害程度认识不够,政府和公众都没有引起足够的重视。当人们发现被感染者不断增加时,政府开场采取多种措施以控制埃博拉病毒的进一步蔓延。通过上述分析,可以把埃博拉病毒的传播过程大致分为3个阶段:控制前,接近于自然传播时的传播模式；过渡期,从公众开场意识到埃博拉的严重性到政府采取严格控制之的一段时间；控制后,在介入人为控制因素,严格控制之后埃博拉病毒的传播模式。除西非等不兴旺地区外,美国、西

35、班牙等国家都是在埃博拉病毒刚刚大肆传播就采取了强有力的措施,因此,这些地区的过渡期都可包括在控后期。由以上分析可知,单纯的SIR模型对于采取控制前埃博拉疫情的预测根本与实际情况较为吻合,但不能反映相关人为因素介入后的病毒传播规律和疫情的实际情况。在考虑相关人为控制因素后,针对SIR模型的缺乏,我们对参加了隔离等强制措施的SIR模型进展改良。首先是人群种类的变化，我们在结合理论分析的根底上，把考察围的人群分为以下种类：1、安康人群，即易感染Susceptibles人群。记其数量为S(t),表示t时刻未感染病但有可能感染该疾病的人数；2、确诊患者，即被感染Infection该疾病的人群，记其数量为

36、I(t)表示t时刻可能感染该疾病的但又不是疑似病患的人数；3、疑似病患，记其数量为E(t)表示t时刻感染该疾病的并是疑似病患的人数；4、潜伏期感染者,记其数量为Q(t)表示t时刻已经感染病毒但没有表现病症即处在潜伏期的人数；5、恢复人群Recovered,记其数量为R(t)，表示t时刻已从感染病者中移出的人数，恢复者或死亡者这局部人数既不是已感染者，也不是非感染者，不具有传染性，也不会再次被感染，他们已经推出了传染系统。基于以上人群分类，我们假设埃博拉病毒传入*城市：1.假设易感人数的变化率与当时的易感人数和感染人数的乘积成正比;2.假设从感染数中移除个体的速率与当时的感染人数成正比;3.假设

37、考察地区疾病传播期间忽略人口的出生，死亡，流动等种群动力因素对总人数的影响。即：总人口数不变,记为N。4.假设潜伏期人群不会传染安康人，不具有传染性。5.假设被隔离的患者无法跟别人接触，不会传染安康人。6.假设治愈者已对该病毒有免疫力，不会再被该传染病传染，可以退出系统7.假设初始时刻安康人群的总人数为=1.1千万*城市,潜伏期的总人数为=1，疑似病患的总人数为=0，确诊病患的总人数为=0，恢复人群的总人数为=0。同样，方程组中参数及其含义如下：病毒潜伏期天 d1、d2病患者治愈死亡时间天 d3 病患人均每天接触人数 r防控措施强度 p时刻t安康人群 S(t)时刻t潜伏期人群 Q(t)时刻t病

38、症疑似人群 E(t)时刻t已患病人群 I(t)时刻t治愈或死亡人群 R(t)传染病传染率由模型的假设得到如下关系S(t)+I(t)+E(t)+Q(t)+R(t)=N根据假设在时刻安康人群变化有在时刻治愈或死亡人群的变化有为单位时间患者的恢复率在时刻病症疑似人群的变化有在时刻已潜伏期人群的变化有已患病人群等于潜伏期病人转为感染者减去移除人数在时刻患病人群的变化有为单位时间潜伏期病人转为感染者的比例常数根据以上变化有方程组：3.2.2 模型求解当d1=6, d2=12, d3=10, r=20, p=80%，我们假设患者2天后入院治疗，疑似患者2天后被隔离。有初始状态的患者人数为：运用Matlab

39、对模型进展模拟运算，得出患者人数随时间变化如图一：图3-3 感染者比例与时间关系P=0.8由上图可以得到：在当当d1=6, d2=12, d3=10, r=20, p=80%，在患者2天后入院治疗以及疑似患者2天后被隔离的条件下，当t在09.6607d时，患者的人数是急剧上升的，在t=9.6607到达最大值，此时患者人数为y=140822.1475在采取医疗措施，比方患者入院治疗，隔离疑似患者等后患者人数随着时间的增长呈现下降的趋势。3.2.3 模型分析通过上述建模过程，我们可继续分析该模型特点，其中b1，b2，b3为固定值，当P值防控措施强度改变时，我们得到以下几幅不同的图像。图3-4 感染

40、者比例与时间关系P=0图3-5 感染者比例与时间关系P=0.2图3-6 感染者比例与时间关系P=0.4图3-7 感染者比例与时间关系P=0.6图3-8 感染者比例与时间关系P=0.8图3-9 感染者比例与时间关系P=1.0通过Matlab拟合的曲线，我们可以很明显的看出当防控强度P为0.4时，可以到达最正确效果患者最少，患病顶峰期延长，而我们主观意识上将患者与疑似患者全部隔离是最理想状态，但曲线拟合结果显示，这反而会使患者数在初期剧增t0，这显然是不符合常规的，况且在现实情况下不可能做到防控强度为1，因此模型预测取P1。该模型的分析结果可以为世界卫生组织及各国防疫部门提供埃博拉病情的合理控制强

41、度，即开场就做到对40%的疑似患者与潜伏期可能患者进展强制防疫措施隔离、消毒、输液等，会对疾病的防控起到相应的辅助效果，控制传染病周期，降低死亡率。评价与建议4.1 模型的评价4.1.1 SIR模型的评价SIR模型中考虑了传染病的几个根本因素,对埃博拉疫情进展了合理的模拟，并对模型进展验证，得出模拟效果良好但仍有瑕疵，于是说该模型既是根底，又有待改良。4.1.2 SEQIR模型的评价模型优势：该模型较好的弥补了SIR模型中欠缺考虑的埃博拉病毒潜伏期短、致死率高等特点，考虑到世界卫生组织针对埃博拉疫情的控制措施，增添多项参数，为埃博拉疫情在*个未知地区的出现提供了理论分析根底，可以预测病毒爆发的

42、全过程并为医疗组织提供合理的防控力度。模型缺陷：1、尚无符合模型假设的区域美国、西班牙等地虽符合假设，但是病例较少、医疗水平对较高，无爆发迹象，因此无法纳入考察围可供模型验证；2、仍未把握到埃博拉病毒致死率较高的特点，仍有改良空间；3、病患在到达峰值时的下降速度仍较快，防控措施与模型的相关性仍相对较弱，与实际可能会产生误差。4.2 现有医疗水平的评价针对现有医疗水平的评价，本文还是运用SIR模型的数据进展分析，因为兴旺国家病例少，样本不具有代表性，而西非地区是埃博拉疫情的重灾区，考虑到其医疗卫生条件相对兴旺国家较差，因此较为符合不考虑隔离强度、无疑似患者仓室的系统，即SIR系统。通过对SIR模

43、型验证时我们发现对于西非地区采取的防控埃博拉疫情的措施效用仍未到达模型理想的水平，说明西非目前不能保证日接触率处于相对较低、日治愈率相对较高的水平，即尚不能保证日接触数处于较低水平，其防控体系与防控力度相对较弱。但是，西非、世界卫生组织、各国卫生部采取了一系列强制措施，如：加强出入境检疫，积极研制埃博拉病毒疫苗，隔离埃博拉患者等，这些措施起到了防控埃博拉在世界围传播的效果，该控制体系的优越性是我们所不能无视的。4.3防控建议目前尚没有针对 EVD 的特异性疫苗，也没有特异性治疗方法，因而严格隔离控制传染源、密切接触者追踪、管理和加强个人防护是防控 EVD 的关键措施。预防性措施对于未发生埃博拉

44、出血热流行的国家和地区而言，有效控制传染源的关键是及时发现和隔离控制输入性病例，为此要加强进出境检疫，加强对动物的检疫，尤其是要加强对非人灵长类和蝙蝠等野生动物的检疫工作。口岸检疫部门一旦发现可疑病例或动物，要及时通报卫生部门做好疫情调查和处理，对前往该病流行地区的旅游和进展医护工作的人员，要进展有关埃博拉出血热防病知识的普及和教育，使其提高警觉意识，做好个人防护，加强国际间信息交流与合作，密切关注该病的流行动态，尤其要高度关注曾出现过埃博拉出血热流行的地区。疫情控制措施一旦发现可疑病例及其接触者，应立即采取严格的隔离措施，以防止疫情的扩散及流行。与病人接触时做好个人防护，防止直接接触患者污染

45、物。对病人的分泌物、排泄物要严格消毒，污染的针头、注射器等可用燃烧或高压蒸汽进展消毒处理，所有涉及埃博拉病毒的实验室活动应严格按照我国有关规定进展，相关的实验室检查应减少至需要的最低限度，采集病料时应注意个人防护，在病料送检过程中一定要注意防止病毒的散播，病毒别离与培养只能在生物平安 4级实验室进展，该病无特效治疗措施，主要采用对症和支持疗法，注意水，电解质平衡，预防和控制出血，控制继发感染。致在此，首先感孟得新教师教受我们数学建模的根本理论，让我们感受到了数学建模的独有魅力，开发了我们的思维，提升了我们的能力，拓宽了我们的视野。孟教师严谨的治学态度、一丝不苟的钻研精神使我们学习的典范，在论文遇到瓶颈期的时候，孟教师的指导让我们找到了新的思路，有了新的发现，才得以完成最终的文章。我还要深刻感朱家佑、牛星智同学的大力支持与帮助。如果没有朱家佑同学强大的理科思维与熟练的软件操作能力，我