胡新利, 鄭田田, 楊亞莉
(1. 西安工程大學理學院,西安 710048; 2. 空軍工程大學基礎(chǔ)部,西安 710051)
傳染病一直被認為是威脅人類生存與健康,阻礙社會及經(jīng)濟發(fā)展的最主要危害之一。不僅一些古老傳染病病原體不斷發(fā)生變異變遷,新的病原體也層出不窮。據(jù)世界衛(wèi)生組織報道,2017 年,肺炎估計造成808 694 名五歲以下兒童死亡,占五歲以下兒童死亡人數(shù)的15%,肺炎是全世界兒童因感染導致死亡的主要原因[1]。2019 年12 月份出現(xiàn)的新型冠狀病毒,更是短期內(nèi)在全球范圍內(nèi)傳播。根據(jù)世衛(wèi)組織最新實時統(tǒng)計數(shù)據(jù),截至歐洲中部夏令時間2020 年7 月5 日12 時59 分(北京時間7 月5 日18 時59 分),全球累計新冠肺炎確診病例11 125 245 例,累計死亡病例528 204 例[2]。因為疫情而造成的人們生活不便和經(jīng)濟損失更是無法計量,借助數(shù)學模型分析和研究傳染病的傳播機理,預測和評估傳染病的發(fā)展趨勢,一直是科技工作者一個研究熱點。
自然界中一些生物群體會區(qū)分明顯的生長階段,如幼年和成年階段。幼年階段沒有生育能力,成年階段具有生育能力。幼年階段可能更易得某種疾病,如手足口病、水痘和肺炎等,成年階段更易患白喉、淋病和梅毒等疾病。因而,研究具有階段結(jié)構(gòu)的疾病傳播模型有著重要的實際意義,具有階段結(jié)構(gòu)的傳染病模型已有一些研究結(jié)果[3–10]。文獻[3–4]討論了疾病僅在幼年個體間傳播的情形,文獻[5–10]討論疾病僅在成年個體間傳播的情形。上述文獻多以常數(shù)或指數(shù)形式表達出生率,文獻[7–8]討論了具有飽和性的Beverton-Holt 出生函數(shù)和一般出生率函數(shù),但是都沒有考慮患病個體也具有一定生育率的情況。文獻[10]研究了指數(shù)形式的出生率且患病個體具有一定出生率的傳染病模型。文獻[11]考慮了染病者具有自我恢復的階段結(jié)構(gòu)傳染病模型。同時,后向分支的出現(xiàn)使得傳染病的控制出現(xiàn)了新的問題,也就是即使疾病的基本再生數(shù)小于1,系統(tǒng)也可能存在穩(wěn)定的地方病平衡點[10–13],討論后向分支出現(xiàn)的條件變得尤為重要。
在現(xiàn)有的具有階段結(jié)構(gòu)的模型中,考慮成年個體的生長具有密度制約的文獻并不太多。本文在文獻[7,10]的基礎(chǔ)上,建立幼年以Beverton-Holt 函數(shù)形式出生、成年個體的生長受到密度制約、疾病僅在成年個體間傳播的傳染病模型,且患病成年個體具有一定的生育能力,分析了模型平衡點的穩(wěn)定性和模型出現(xiàn)后向分支的條件,并討論患病個體生育對疾病控制帶來的影響。
把群體分成幼年種群(x(t))和成年種群(y(t))兩個階段,幼年種群不感染疾病,成年種群感染疾病。出生率服從Berverton-Holt 函數(shù),b(b> 0)為生育率系數(shù),σ(σ ≥0)是疾病對出生率的影響系數(shù),m(m ≥0)為決定出生率的飽和水平的常數(shù),di(di> 0,i=1,2,3)表示幼年、健康成年和患病成年群體的自然死亡率,μ(μ> 0)是幼年個體的成熟率系數(shù),δ(δ> 0)和η(η> 0)分別表示健康成年和患病成年群體的密度制約系數(shù),k(k>0)表示傳染率系數(shù)。我們的模型以O(shè)DE 模型給出
在本文中,如果令m= 0,則模型退化為文獻[10]中的模型。如果σ= 0,則模型退化為文獻[7]中的模型,所以本文是對前人研究成果的推廣和擴展。
顯然,給定初值(x(0),y(0),z(0))∈,其中={(x,y,z)|x ≥0,y ≥0,z ≥0}。模型(1)在有唯一全局解,且解會一直在。為了后面討論方便,我們定義兩個閾值參數(shù)
顯然R01>R02。
下面討論系統(tǒng)平衡點的存在性和穩(wěn)定性。
定理1對于模型(1),系統(tǒng)總存在絕滅平衡點E0(0,0,0)。當R01>1 時,模型(1)有系統(tǒng)存活無病平衡點E1(x1,y1,0),其中
證明 模型(1)的平衡點由下面方程組的解給出
方程(4)總有解y=0,由此可以得到絕滅平衡點E0。當R01>1 時,方程(4)有唯一正解,且
可以得到系統(tǒng)存活無病平衡點E1。
記
定理2對于模型(1),下面結(jié)論成立:
對f1(z)和f2(z)求導,可得
顯然f1(z)在第一象限是凸增曲線,且當z →+∞時,收斂于(1+σ)。f2(z)在第一象限凹增曲線,且當z →+∞時,趨于+∞。
(i) 當f1(0)>f2(0),即就是
時,f1(z)和f2(z)在第一象限有唯一交點,也就是方程(6)有唯一正解z?,模型(1)有唯一正平衡點E?(x?,y?,z?)。
定理3對模型(1),具有以下結(jié)論:
證明 在平衡點E0的特征方程為
顯然,λ=?d3是一個特征根,另外兩個特征根由一元二次方程
決定,由韋達定理知,當R01< 1 時,一元二次方程兩個根都是負的;當R01> 1 時,一元二次方程兩個根一正一負。所以,當R01<1 時,模型的系統(tǒng)絕滅平衡點E0在上是局部漸近穩(wěn)定的;當R01>1 時,E0是不穩(wěn)定的。
在平衡點E1的特征方程為
顯然,λ=ky1?d3是一個特征根,另外兩個特征根由一元二次方程
決定,且有
當
時,方程(7)大于零。由Routh-Hurwitz 判據(jù)知,當
且ky1d3時,系統(tǒng)存活無病平衡點E1在{(x,y,z)|(x,y,z)∈且(x,y,z)?=(0,0,0)}上是局部漸近穩(wěn)定的。
定理4對模型(1),以下結(jié)論成立:
(i) 當R01< 1 且σμb< (μ+d1)d3時,模型的絕滅平衡點E0在上是全局漸近穩(wěn)定的;
(ii) 當
時,模型的存活無病平衡點E1(x1,y1,0)在{(x,y,z)|(x,y,z)∈且(x,y,z)?=(0,0,0)}上是全局漸近穩(wěn)定的。
證明 (i) 定義Lyapunov 函數(shù)V1=μx+(μ+d1)(y+z),則V1沿模型(1)的解的導數(shù)為
當R01<1 且σμb<(μ+d1)d3時,有dV1/dt ≤0。
dV1/dt= 0,當且僅當y=z= 0 時,顯然模型(1)在{(x,y,z)∈|dV1/dt=0}上的最大不變集是單點集E0。這樣,由LaSalle’s 不變集原理[14]知,平衡點E0在上是全局漸近穩(wěn)定。
(ii) 下面討論系統(tǒng)存活無病平衡點E1的全局漸近穩(wěn)定性。
定義Lyapunov 函數(shù)
則V2沿模型(1)解的導數(shù)為
用等式
把dV2/dt重新寫為
則當
時,有dV2/dt ≤0,dV2/dt=0,當且僅當(x,y,z)=(x1,y1,0)。由Lyapunov 漸近穩(wěn)定原理[14],存活無病平衡點E1在{(x,y,z)|(x,y,z)∈且(x,y,z)?= (0,0,0)}上是全局漸近穩(wěn)定的。
關(guān)于正平衡點的存在性,我們做了數(shù)值模擬如圖1。取參數(shù)b變化來模擬各種情況,在圖1 的(a)~(d)中分別取b=40,b=34.1,b=29.835 和b=32。其他參數(shù)如下
圖1 的(a)~(d)分別對應定理2 的(i)~(iv)正平衡點存在的四種情況。在圖1(a)中,正平衡點z?= 3.582 4,在圖1(b)中,正平衡點= 2.440 0,在圖1(c)中,正平衡點=0.888 0,在圖1(d)中,兩個正平衡點分別是z(1)=0.194 4,z(2)=1.914 8。
圖1 正平衡點的存在性
下面,我們應用軟件MatCont 做數(shù)值模擬來看平衡點的后向分支和前向分支,我們以閾值參數(shù)R02作為分支參數(shù)。b隨著R02變化,R02∈[0.8,1.9],其他參數(shù)取值同圖1。從圖2(a)可以看出,取參數(shù)σ=2.5,此時
模型出現(xiàn)后向分支,可以看出R02= 1 為分支點BP,R02= 0.875 0 是臨界點LP。從圖2(b)可以看出,取參數(shù)σ=0.03,此時
圖2 正平衡點分支
模型出現(xiàn)前向分支。
我們猜測R02> 1 時,唯一正平衡點是全局漸近穩(wěn)定的,做了一些數(shù)值模擬也顯示正平衡點是全局漸近穩(wěn)定的。取參數(shù)同圖1(a),此時R02= 1.173 0> 1,正平衡點是全局穩(wěn)定性,見圖3(a)。而當我們?nèi)?shù)同圖1(d),R02= 0.938 4< 1,系統(tǒng)有兩個正平衡點。此時,數(shù)值模擬顯示一個正平衡點是局部穩(wěn)定的,一個無病平衡點是局部穩(wěn)定的,見圖3(b)。
圖3 平衡點的穩(wěn)定性
本文建立了一個染病期也具有Bervent-Holt 生育率的階段結(jié)構(gòu)傳染病模型,通過對模型的理論分析,得到了平衡點的存在性和穩(wěn)定性,并且得到了系統(tǒng)絕滅的閾值參數(shù)R01和基本再生數(shù)R02。在本文中,我們研究了平衡點分支,得到了前向分支和后向分支發(fā)生的條件。
可以看出后向分支是由于染病期具有生育率的而引起的,當
時,R02= 1 不再是疾病持續(xù)與否的閾值,R02< 1 時,疾病也會局部范圍內(nèi)流行。Beverton-Holt 出生函數(shù)也對后向分支的出現(xiàn)有一定的作用,出生率的飽和水平常數(shù)m變小更可能出現(xiàn)后向分支。后向分支的出現(xiàn)是不利于疾病控制的,可以通過人為干預、媒體宣傳等手段使得患病群體在病愈之前不生育,從而降低σ到閾值以下,以達到控制疾病的目的。
關(guān)于R02>1 時,唯一正平衡點的全局穩(wěn)定性,我們嘗試了構(gòu)造類型
的V函數(shù),沒有成功。構(gòu)造V函數(shù)本身就是一個難點,也許可以構(gòu)造其他類型的V函數(shù),或者采用其他證明正平衡點全局穩(wěn)定性的方法,我們把這個問題留作以后再解決。