血吸虫病流行的动力学模型及其在实际中的应用模拟

血吸虫病流行的动力学模型及其在实际中的应用模拟

论文摘要

血吸虫病是一种以水为媒介、极大影响人们健康、社会稳定和经济发展的严重的传染病和寄生虫病。它在我国主要流行于长江流域及其以南的12个省、自治区和直辖市的381个流行县(市、区),受血吸虫病危害的人口达1亿以上。我国结合国情,常用的控制血吸虫病疫情的方法有:人牛同步化疗和灭螺。各年的数据显示,人牛同步化疗应用更为广泛,但是这些措施持续的时间不长。近年来,我国在血吸虫病防治上面也提出了一些长效机制,例如在洲滩等地建厕所、耕牛圈养并用拖拉机代替耕牛工作。本文根据湖南湖北两省六个村落1990-1998年的实际患病率数据,以及对Barbour双宿主模型参数的理解,通过添加方程的方法,完善了Barbour双宿主模型。同时用改进以后的模型模拟了人牛同步化疗、建厕所和耕牛替代的措施实施下的人牛患病率。其中建厕所和耕牛替代这两种措施目前还没有被国内外专家用数值模拟的方法系统研究过。本文通过数值模拟和比较我们得到了这样的结论:建厕所是一种长效机制,其主要作用是控制人对于环境的污染。在其作用下,我们所选取的六个村子,双宿主传播的总的基本繁殖率R″0均小于1,人和牛的患病率将会趋于无病平衡点。人牛同步化疗是一种短效机制,它只能短期内降低人牛的患病率。力度越高,反弹所需的时间越长。在其作用下,双宿主传播的总的基本繁殖率R″0在我们计算的湖南湖北省的六个村落中都是大于1的,从数学意义上讲,血吸虫病将在这些村落里形成一种地方病。耕牛替代也是一种长效机制,它实施以后,对于牛的患病率控制效果尤为明显,对人的患病率控制较为一般.在耕牛替代措施下,R″0均小于1,它将会趋于无病平衡点。它可以作为一种长效的控制措施,在其替代时间内会一直发挥作用,其效果具有持续性,长期使用可以达到消灭血吸虫病的目的。我国在血吸虫病的疫区还是实行大范围的人牛同步化疗措施的,而针对于湖南省来说,大部分地区的耕牛都是洲滩敞放的,牛的患病率比较高。牛在血吸虫病的传播因素中又比较重要,高的牛的患病率必定对疾病的控制是一个很大的威胁。在这些地区,可以先通过人牛同步化疗将人和牛的患病率降到一个较低的水平,然后适度的辅以耕牛替代这样的长效机制进一步对牛的患病率进行控制,使人牛患病率控制在国家疫情控制标准以下。综上所述,在人和牛的患病率都比较一般或较低的时候,人牛同步化疗是一个比较不错的选择;在牛的患病率比较高而人的患病率一般的时候,耕牛替代措施比较优越;在人粪阳性率对于环境污染达到一定程度的时候,建厕所措施就能体现其优势了。因此我们在实施措施的时候要因地制宜。最后笔者根据对Barbour双宿主模型参数的研究,并且根据我国血吸虫病学研究上分层的实际情况,建立了分层模型.随后针对安徽省贵池市流坡村分三线的实例,通过一些模型假设使方程组简化,利用各年份、各个分线的人的患病率以及总的牛的患病率进行计算,并得到了简要的分层模型的结论。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 主要符号说明
  • 第一章 引言
  • 1.1 血吸虫病的介绍
  • 1.2 血吸虫病的病理特性
  • 1.3 我国血吸虫病的病情、危害及主要防治措施
  • 1.4 血吸虫病的研究方法
  • 1.5 本文的研究方法及方向
  • 第二章 Barbour双宿主模型简介和本文的计算方法
  • 2.1 仓室(compartment)模型和基本概念简介
  • 2.1.1 Kermack-McKendrick的SIR仓室模型
  • 2.1.2 Kermack-McKendrick的SIS仓室模型
  • 2.2 Ross模型简介
  • 2.3 Barbour双宿主模型简介
  • 2.4 本文的计算方法
  • 2.5 本文对于控制措施的一些说明
  • 第三章 湖南省具体村落的血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 3.1 湖南省南县新尚村血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 3.2 湖南省华容县新安村血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 3.3 湖南省汉寿县李和村血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 3.4 湖南省血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析小结
  • 第四章 湖北省具体村落的血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 4.1 湖北省蔡甸区小军村血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 4.2 湖北省阳新县夏冲村血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 4.3 湖北省江陵县平渊村血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析
  • 4.4 湖北省血吸虫病动力学的数值模拟与防治措施分析小结
  • 第五章 分层模型的建立与数值计算
  • 5.1 分层模型的建立与其中的参数的意义
  • 5.2 以安徽省贵池市流坡村为例,简要介绍分层模型的应用
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 本文工作与结论
  • 6.2 本文的不足以及后续研究工作展望
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间成果
  • 致谢
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