论文摘要翻译 0 ）并使用不确定性下的偏秩相关系数评估参数敏感性，以识别关键传播因素。分析性条件显示，足够强的环境波动可抑制地方性持续存在，从而导致噪声诱导的疾病灭绝。进一步表征了不同噪声强度对长期动力学的影响。最后，研究开发了一个随机最优控制框架，整合基于意识的预防和治疗干预，为在环境不确定性下评估控制策略提供理论依据。
论文解读
登革热是一种主要由埃及伊蚊（Aedes aegypti）传播的病毒性疾病，由四种抗原学上不同的血清型（DENV-1至DENV-4）引起。近年来，全球登革热病例显著上升，2024年报告超过760万例，显示自2000年以来增长了八倍。疾病扩散受到气候变化、城市化加速以及多血清型之间抗体依赖性增强（ADE）相互作用的共同驱动，其中二次异型感染常导致严重临床结果。早期数学模型主要采用经典分隔（compartmental）框架描述人群与蚊媒的基本相互作用，而后续研究引入了垂直传播、温度依赖参数及季节性变动，以更真实地模拟病毒在宿主与媒介间的持续与传播机制。近年来，研究者进一步考虑了多宿主结构、空间异质性、进化博弈理论以及机器学习辅助模型，以捕捉行为响应、风险感知和公共卫生干预的非线性效应。然而，现有文献中同时整合媒体驱动意识、非线性治疗响应及环境随机扰动的模型仍较少，且随机最优控制方法在噪声环境下的解析性研究尚不充分。
针对上述问题，本研究提出了一个综合随机登革热传播模型，结合媒体驱动的意识传播、反映有限医疗能力的非线性治疗饱和效应以及环境噪声扰动。研究人员通过严格数学分析证明了随机系统解的存在性、唯一性及全局正性，并使用实际流行病学数据对确定性对应物进行校准与验证，确保模型的生物学相关性，为随机分析提供可靠基线。进一步，研究构建了一个随机最优控制框架，将基于意识的预防措施与治疗策略结合，利用数值方法求解最优性系统，从而在不确定性环境下评估干预策略的效果。此方法超越了传统确定性或纯模拟研究，为理解媒体干预、随机扰动与最优干预之间的相互作用提供新视角。
为开展研究，研究人员采用的主要技术方法包括：随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）建立登革热传播模型；确定性模型参数通过实际流行病学数据校准；偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficients, PRCC）用于参数敏感性分析；噪声强度影响通过数值模拟评估；随机最优控制理论用于联合评估预防与治疗策略。
研究结果如下：
**随机模型构建**：通过SDEs建立了含有媒体意识、非线性治疗响应及环境噪声的随机登革热传播系统，模型充分考虑了环境和人口变异性引起的随机扰动。
**模型验证**：利用登革热监测数据校准确定性模型，证明模型可捕捉平均流行病行为，并可反映随机扰动下的波动趋势。
**确定性平衡附近的随机动力学**：分析了疾病无传播平衡和地方性平衡附近的局部随机行为，推导出基本再生数R
0 ，并明确噪声强度对平衡稳定性的影响。
**疾病灭绝条件**：通过理论分析获得噪声诱导灭绝的解析条件，表明当环境波动足够强时，可导致人群和蚊媒群体中感染消失，即lim
t→∞ I
h (t)=0和lim
t→∞ I
m (t)=0。
**噪声强度影响**：数值模拟显示，环境扰动可改变长期传播动力学，调控噪声强度能够抑制疾病持续存在。
**基于意识的最优控制**：在随机环境下构建最优控制框架，通过调整预防和治疗干预变量，实现感染个体最大治愈率，并评估干预成本与效果。
讨论部分显示，随机扰动不仅改变了疾病传播阈值，也提供了抑制地方性持续的潜在策略；媒体驱动的意识干预和非线性治疗策略在噪声环境下具有协同作用，可优化公共卫生资源分配。研究结论表明，整合环境随机性、行为响应和最优控制策略能够显著改善登革热干预效果，为公共卫生决策提供理论支持。论文发表在《Applied Mathematics and Computation》，为随机流行病动力学与控制策略研究提供了重要参考。
打赏
