陳珊珊,夏米西努爾·阿布都熱合曼
(新疆大學數學與系統科學學院,新疆烏魯木齊 830046)
[通訊作者]夏米西努爾·阿布都熱合曼(1969- ),女,教授,碩士生導師,從事常微分動力系統研究。
布魯氏病(下文簡稱布病),是由布魯氏菌病引起的一種人畜共患的急、慢性傳染病.世界動物衛生組織將其列為B類動物疫病,我國將其列為二類動物疫病.動物布病以羊、牛和豬最易感,60余種常見家畜、家禽、野生動物有不同程度的易感性,其特征主要是侵害生殖系統,引起流產、不孕、睪丸炎等.人類布病,其特征為呈現波浪熱、關節痛、睪丸炎等癥狀,以牛型和綿羊型布病最為常見,染病的急性期可以治愈,但不易被認癥,未經治療者的自然病程為3~6個月(平均4個月),也有的短期1個月或者長達數年.牛型急性期往往不明顯,病期在7~60天,一般為2~3周,少數病人在感染后數月或者1年內發病,嚴重影響人的身體健康.
布病在地中海國家、中東、阿拉伯半島、中南美洲、亞洲和非洲較為常見,數據顯示30%布病患者年齡只有15歲[1-3].在中國,疫區分布廣泛,新疆、內蒙古、吉林、黑龍江、西藏、青海、寧夏、河南等地都受到布魯氏菌病不同程度的感染.近年來,隨著我國家畜飼養量的增加,畜禽的流通日益頻繁,畜間布病疫情相當嚴重[4-6].通過建立和分析相應的布魯氏菌病動力學模型,加強布魯氏菌病的傳染規律和發展趨勢的研究,將有利于布魯氏菌病的控制.
本文首先建立牛布魯氏菌病直接和間接傳播模型,給出基本再生數,并分析該模型的漸近行為,通過數值模擬證明結果的有效性,最后對主要結果進行總結.
近年來,許多學者關注布魯氏病研究,通過傳染病模型研究菌病傳播,在理論上提出了一系列有效的控制措施[7-14].1994年,Jorge Gonzalez-Guzman和Rual Naulin[15]建立如下牛布魯氏病的動力學模型:
其中,S(t)、I1(t)、I2(t)分別代表易感者類的數量、第一階段染病類的數量、第二階段染病類的數量;θ(t)表示免疫接種的數量.
進一步的,Ainseba[16]考慮直接傳染(接觸傳染)和間接傳染(環境傳染)因素,通過引入被感染的環境項C(t),建立了具有易感者、染病者和環境中病菌的牛布魯氏菌病動力學模型:
其中,b≥m>0,K>0,p∈[0,1],a1>0,a2>0,k1>0,k2>0.
本文考慮如下模型:
(1)
其中,β1表示直接接觸傳染概率,β2表示間接傳染概率,δ為第一階段染病類到第二階段染病類的轉化率,μi(i=1,2,3)分別表示易感染者、第一階段染病類的、第二階段染病類的死亡率,k1表示菌病的釋放率,k2表示菌病的死亡率,以上參數都是非負的.通過直接計算可得:

(2)


定理1 當基本再生數R0<1時,系統(1)的無病平衡點E0局部漸近穩定.
證明 系統(1)在E0處的特征方程為:
(3)
其中,
直接計算可得:
b1=-β1S0+δ+μ2+μ3+k2
b2=-β2k1S0+k2μ3-δβ1S0+(μ3+k2)(-β1S0+δ+μ2)
b3=k2μ3(-β1S0+δ+μ2)-β2k1S0δ-β2k1S0μ3-β1k2S0δ
>[(δ+μ2)(1-R0)+μ3+k2][k2(δ+μ2)(1-R0)+(1-R0)μ3(δ+μ2)+μ3k2]
即b1>0,b2>0,b3>0,b1b2-b3>0,根據Routh-Hurwitz準則,方程(3)的所有特征值為負.當R0<1時,無病平衡點E0是局部漸近穩定的;當R0>1時,特征多項式具有正根,即E0不穩定.
定理2 當基本再生數R0<1時,系統(1)的無病平衡點E0是全局漸近穩定的.
(4)
沿系統(1),對W1(t)求導,

(5)
考慮如下方程:

代入方程(5)得到:


證明 當μ3=μ2時,令I1+I2=I,系統(1)可以轉換為以下形式:
(6)
由此可得模型(6)的特征方程:
(7)
其中,
直接計算可得:
B2=-β2S*(k1I*+k2)+(β1I*+β2C*+μ1)(-β2S*+μ2+k1I*+k2)
+β1S*(β1I*+β2C*)(k1I*+k2)-β2S*k1(1-C*)
B3=(β1I*+β2C*+μ1)(-β2S*+μ2)(k1I*+k2)+(β1I*+β2C*)(k1I*+k2)β1S*
+(β1I*+β2C*)β2S*k1(1-C*)-(β1I*+β2C*+μ1)β2S*k1(1-C*)
B1B2-B3=(a1+μ1+a3+a4)[a4a3+(a1+μ1)(a3+a4)+a1β1S*-a2β2S*]
-(a1+μ1)a4a3-a1a3β1S*-a1a2β2S*
根據Routh-Hurwitz準則,系統(6)特征方程的根都為負,故地方性平衡點E*局部漸近穩定.
我們利用數值模擬來探索系統(1)中的易感類,第一階段染病類,第二階段染病類,被污染的環境的動力學模型。通過模型的數據值,驗證地方性平衡點的全局漸近穩定性.假設地方性平衡點的初值(S(0),I1(0),I2(0),C(0))=(200,50,50,0.4),Λ=400,μ1=0.03,μ2=0.03,μ3=0.4,β1=0.0025,β2=0.0048,δ=0.4,k1=0.002,k2=0.03,通過這些數值計算出R0>1,模擬得出圖1至圖4,驗證了地方性平衡點的全局漸近穩定性。

圖1 易感類

圖2 第一階段染病類

圖3 第二階段染病類

圖4 環境中的病菌
與文獻[7,15]相比,本文在系統(1)中討論了一種直接和間接傳播的牛布氏菌病模型,并描述了環境污染率對系統的影響.通過動態分析可以得到,當R0<1時,無病平衡點是全局漸近穩定的,這表明著牛布氏病菌是不活躍的.而當R0>1時,我們在理論上僅僅證明了地方性平衡點的局部漸近穩定性,通過數值模擬圖,當R0>1時,可以看出地方性平衡點是全局漸近穩定的.
[參考文獻]
[1]Roth F,Zinsstag J,Orkhon D,et al.Human health benefits from livestock vaccination for brucellosis:case study[J].Bulletin of the World Health Organization,2003(12):867-876.
[2]M Monir Madkour. Madkour’s Brucellosis[M].Springer Berlin Heidelberg,2001.
[3]Van D P,Watmough J.Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission[J].Mathematical Biosciences,2002(1-2):29-48.
[4]Benkirane A.Ovine and caprine brucellosis: world distribution and control eradication strategies in West Asia North Africa region[J].Small Ruminant Research,2006(1):19-25.
[5]CUI Buyun.Epidemic surveilance and control of brucellosis in China[J].Transfusion,2000(7):761-70.
[6]Mantur B G,Amarnath S K.Brucellosis in India-a review[J].Journal of Biosciences,2008(4):539-547.
[7]Zinsstag J, Roth F, Orkhon D,et al. A model of animal-human brucellosis transmission in Mongolia[J].Preventive Veterinary Medicine,2005(1-2):77-95.
[8]Lasalle J P.The stability of dynamical systems[J].Society for Industrial and Applied Mathematics,1976(11): 1121-1130.
[9]Sun G Q,Zhang Z K.Global stability for a sheep brucellosis model with immigration[J].Applied Mathematics and Computation,2014(246):336-345.
[10]A H Al-Talafhah,S Q Lafi,Y Al-Tarazi.Epidemiology of ovine brucellosis in Awassi sheep in northern Jordan[J]. Preventive Veterinary Medecine,2003(60):297-306.
[11]R S Cantrell,C Cosner,W F Fagan.Brucellosis,botflies, and brain worms: the impact of edge habitats on pathogen transmission and species extinction[J].J Math Biol,2001(42):95-119.
[12]J Gonzalez-Guzman,R Naulin.Analysis of a model of bovine brucellosis using singularperturbations[J].J Math Biol,1994(33):211-234.
[13]J Mc Given.The improved specificity of bovine brucellosis testing in Great Britain[J]. Research in Veterinary Science,2008(84):38-40.
[14]J B Muma,N Toft,J Oloya,et al.Evaluation of three serological tests for brucellosis in naturally infected cattle using latent class analysis[J].Veterinary Microbiology,2007(125):187-192.
[15]González-Gunmán J, Naulin R. Analysis of a model of bovine brucellosis using singular perturbations[J]. Journal of Mathematical Biology,1994(2):211-223.
[16]Ainseba B, Benosman C, Magal P.A model for ovine brucellosis incorporating direct and indirect transmission[J]. J Biol.Dyn,2010(1):2-11.