几类COVID-19传播模型的定性分析

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研究COVID-19传播模型时常常会忽略拥有基础病易感者的影响,拥有基础病易感者往往接触病人后的染病概率要高,从而影响着种群COVID-19的传播.因此,考虑拥有基础病易感者的模型更具有实际意义.为了研究在拥有基础病易感者的基础上加入无症状感染者和密切跟踪隔离策略对COVID-19传播带来的影响,本文构建了四类拥有基础疾病史易感人群的模型.主要从下面四类模型进行研究:首先,基于基础的SEIR传染病模型,构建了一类含有基础疾病的人群的COVID-19传播模型.证明了平衡点的存在性,获得了疫情传播的基本再生数,并通过构造的Lyapunov函数和利用LaSalle不变性原理证明了平衡点的全局渐近稳定性,利用Matlab进行数值模拟.探讨了由无基础疾病史易感者人群向有基础疾病史易感者人群转化的速率系数对疾病传播的影响,并发现不考虑本身患有基础疾病的人群的传染病模型会降低疫情传播的基本再生数和传染规模,也可从数值模拟部分观察到由无基础疾病史易感者人群向有基础疾病史易感者人群的速率系数对感染者人数峰值的影响等.其次,基于存在基础病史易感者的SEIR传染病模型,构建了一类含有无症状感染人群的COVID-19传播模型.证明了平衡点的存在性,获得了疫情传播的基本再生数,并通过构造的Lyapunov函数和利用LaSalle不变性原理证明了平衡点的全局渐近稳定性,利用数值模拟对理论结果进行了验证.探讨了由潜伏者向无症状感染者转化的比例系数和无症状感染者向感染者的转归率系数对疾病传染的影响,并发现了不考虑无症状感染者的数学模型将会降低疾病传染的基本再生数与传染规模,且数值模拟中也直观看到由潜伏者向无症状感染者转化的比例系数和无症状感染者向感染者的转归率系数对感染者数量峰值的影响等.再次,基于存在基础病史易感者的SEIR传染病模型,构建了一类含有追踪隔离策略的COVID-19传播模型.证明了平衡点的存在性,获得了疫情传播的基本再生数,并通过构造的Lyapunov函数和利用LaSalle不变性原理证明了无病平衡点的全局渐近稳定性,利用Matlab进行数值模拟.分析了追踪隔离策略对疾病传播的影响.发现不考虑密切跟踪隔离策略的数学模型可能会高估疾病传播的基本再生数和传染规模,由数值模拟获得了印证.最后,本文基于存在基础病史易感者的SEIR模型构建了一类含有logistic增长的COVID-19传播模型.证明了模型平衡点的存在性,得到了疫情传播的基本再生数,利用Hurwitz判据以及通过构造的Lyapunov函数和利用LaSalle不变性原理证明了无病平衡点的全局渐近稳定性和地方病平衡点的局部渐近稳定性.同时,讨论了每次接触染病的概率系数对模型平衡点稳定性的影响,模型存在极限环以及Hopf分支,数值模拟显示了模型可能会存在规律的震荡,进一步证实存在Hopf分支.
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