小世界网络中的经常性流行病
摘要：空间相关性对传染病传播的影响是通过在复杂网络上使用随机SIR（易感-感染-康复）模型进行研究的。研究发现，除了通过筛查感染者降低有效传播率外，空间相关性还可能通过增强随机波动产生另一种主要影响。因此，大规模人群需要更大的规模来“平均”从确定性模型解中显著差异。此外，（非强迫）模型的时间序列提供了具有轻微不规则周期和逼真振幅的复发流行病模式，这表明随机模型结合复杂的联系网络可能足以描述某些疾病的长期动态。应用SEIR（易感-暴露-感染-康复）模型对麻疹和百日咳进行了定量分析，评估了传染病流行的周期和空间相干性。对于参数的逼真值，百日咳的流行高峰的周期和空间相干性都可以很好地由非强迫模型描述。
作者：J. Verdasca (1), M. M. Telo da Gama (1 and 2), A. Nunes (1 and 2), N. R. Bernardino (1), J. M. Pacheco (1 and 2) and M. C. Gomes (3) ((1) Centro de F''isica Te''orica e Computacional da Universidade de Lisboa, (2) Departamento de F''isica da Faculdade de Ci^encias da Universidade de Lisboa, (3) Departamento de Biologia Vegetal da Faculdade de Ci^encias da Universidade de Lisboa)
论文ID：q-bio/0408002
分类：Populations and Evolution
分类简称：q-bio.PE
提交时间：2007-05-23