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1、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，称为日日接接触触率率。当病人与健康者有效接触时，使健康者受感染变为病人。第1页/共40页 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
2、(t)i(t)。于是得到人员流程图如下第2页/共40页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 Logistic 模型第3页/共40页初值问题的解为 第4页/共40页可画出 i(t)t 和 di/dt i 的图形为 i(t)t 的图形第5页/共40页di/dt i 的图形第6页/共40页于是可知：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。第7页/共40页 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
3、 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。第8页/共40页 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。第9页/共40页模型模型 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
4、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)。第10页/共40页 (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，称为日日接接触触率率。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，称为日日治治愈愈率率。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平均传染期。第11页/共40页如果考虑到假设条件(4)，则人员
5、流程图如下 于是有第12页/共40页记初始时刻的病人的比例 i0（i0 0），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，其解析解为第13页/共40页其中 =/。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，称为接接触触数数。于是有第14页/共40页我们画出 di/dt i 和 i t 的图形为 di/dt i 的图形（1）第15页/共40页i(t)t 的图形（1）第16页/共40页di/dt i 的图形（1）第17页/共40页i(t)t 的图形（1）第18页/共40页模型模型 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
6、，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)。第19页/共40页 (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，称为日日接接触触率率。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，称为日日
7、治治愈愈率率。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平均传染期。第20页/共40页在上述的假设条件下，人员流程图如下 第21页/共40页于是有第22页/共40页 记初始时刻的健康者和病人的比例分别是 s0（s0 0）和 i0（i0 0），从而考虑出生和死亡的 SIS 模型为第23页/共40页而由 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，即接接触触数数。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。第24页/共40页模型模型 4（不考
8、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。第25页/共40页 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移出出者者（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。第26页/共40页在上述的假设条件下，人员流程图如下 第27页/共40页由假设条件显然有s(t
9、)+i(t)+r(t)=1 第28页/共40页 记初始时刻的健康者和病人的比例分别是s0（s0 0）和 i0（i0 0）（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第29页/共40页而由 s+i+r=1 有 dr/dt=di/dt ds/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。第30页/共40页 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 i s 曲线如下图。t012345678i(t)0.02000.03900.0
10、7320.12850.20330.27950.33120.34440.3247s(t)0.98000.95250.90190.81690.69270.54380.39950.28390.2027t91015202530354045i(t)0.28630.24180.07870.02230.00610.00170.00050.00010s(t)0.14930.11450.05430.04340.04080.04010.03990.03990.0398第31页/共40页SIR 模型的i(t)、s(t)曲线 第32页/共40页SIR 模型的 i s 曲线第33页/共40页 在实际应用 SIR 模型时
11、，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定性性理理论论从方程本身推出解的相关性质。对于上述的 SIR 模型，就可以采用相相轨轨线线分分析析的方法，来获得i(t)、s(t)的一般变化规律。（参教案，略）第34页/共40页模型模型 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
12、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/。第35页/共40页在上述的假设条件下，人员流程图如下 第36页/共40页此时由假设条件有s(t)+i(t)+r(t)=1 第37页/共40页 记初始时刻的健康者和病人的比例分别是s0（s0 0）和 i0（i0 0）（不妨设移出者的初始值 r0=0），于是得到考虑出生和死亡的 SIR模型如下 第38页/共40页而由 s+i+r=1 有 dr/dt=di/dt ds/dt，于是，上式的第三个方程变为恒等式，从而模型简化为 采用相轨线分析（参见ppt资料传染病模型1模型4），可以证明：若 1，则i=0，s=1；若 1，则 i=ie，s=se，(ie,se)=(1/,(1)/)。ppt资料传染病模型2侧重于模型分析第39页/共40页谢谢您的观看！第40页/共40页