流行病的大肆传播对个人健康、国家经济和社会稳定都有严重的影响,所以研究流行病的传播机制、预防潜在流行病的爆发以及制定科学有效的控制措施具有重要的现实意义。个体移动及交流行为对流行病的传播有着较大影响,本文重点是运用复杂网络分析方法研究人类移动及交流行为是如何影响流行病传播阈值及传播规模的。通过构建符合实际的流行病传播网络模型,解析分析传播阈值,并运用数值仿真的方法,探讨了人类移动及交流行为与流行病传播之间的相互作用机制。首先鉴于区域间的距离对个体的移动行为有较大的影响,基于个体的移动行为,建立了个体移动与传染病传播的耦合动力学模型。根据下一代矩阵方法,理论解析出传染病传播模型的基本可再生数。研究结果表明,随着通勤水平的提高,感染者密度达到稳定的时间越久,且在特定的观测时间点,各区域感染者密度大小之间的差异较大,但是当时间充分大时,所有区域的感染者密度几乎相同;此外只要存在个体的流动,那么初始感染率的不同只能加快或推迟传染病爆发的时间,而对最终传染病传播规模的影响甚微。然后基于现实中个体活动与传播能力的差异性,在活动驱动网络中建立了一类新的考虑个体传播能力的传染病传播模型。理论推导出此类传染病传播阈值,并采用数值模拟的方法研究了在个体活动率与个体传播能力不相关及相关情况下的传播病传播情形,为探讨个体活动及传播能力的差异性对传染病传播影响提供了一种可行的方法。研究结果表明,个体的活动率与个体的传播能力不相关情况下,传染病传播阈值的变化范围远远高于个体平均活动率与个体平均传播能力的变化范围,当感染者恢复率较小时,个体的平均活动率对整个系统中感染者密度的影响较小;当个体的活动率与个体传播能力之间有较强的负相关关系时,个体的感染能力与个体被感染的频率之间几乎没有关系,但是当个体的活动率和传播能力有较强的正相关关系时,个体的感染能力与个体被感染的频率之间也有较强的正相关性。