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具有阶段结构的SIS型传染病模型的动力学性质*

2022-08-11刘晗嫣谢景力

关键词:染病平衡点捕食者

刘晗嫣,谢景力,舒 晴

(吉首大学数学与统计学院,湖南 吉首 416000)

捕食者-食饵模型是种群动力学中的重要模型,不管是捕食者种群还是食饵种群均容易受外界因素影响,如疾病、阶段结构、恐惧因子和避难所等[1-3].近年来,学者们偏向于将不同的影响因素结合起来,分析各个因素对捕食者-食饵模型的综合影响.例如,杨鑫等[4-6]研究了具有阶段结构的单一种群传染病模型,刘芳等[7-11]研究了具有阶段结构或SIS型传染病的捕食者-食饵模型.笔者拟在捕食者-食饵模型中引入疾病和阶段结构[9],并分析Beddington-DeAngelis型功能反应对新模型的动力学性质的影响.

1 模型的建立

假设食饵和捕食者种群的自然死亡率不受外界因素的影响,仅成年捕食者有捕获能力,建立如下捕食者-食饵模型:

(1)

其中:S(易感者)和I(染病者)为食饵种群;X和Y分别表示捕食者种群的幼年和成年阶段;q为食饵种群的自然增长率;n和m分别为捕食者和食饵种群的自然死亡率;γ表示染病率;μ表示食饵染病的死亡率;g表示捕食者幼年到成年的转化率;λ1,λ2分别表示成年捕食者捕获未染病食饵和染病食饵的转换率,0<λ1<1,0<λ2<1.模型(1)中所有参数均为正数.S,I,X,Y满足如下初始条件:

S(0)=S0≥0,I(0)=I0≥0,X(0)=X0≥0,Y(0)=Y0≥0.

(2)

捕食者和食饵相互作用流程如图1所示.

图1 捕食者和食饵相互作用流程Fig. 1 Flow Chart of Predator-Prey Interaction

2 正解的存在性和解的有界性

定理1对于系统(1),在初始条件(2)下,正解存在.

证明对于系统(1),在初始条件(2)下,对于∀t>0,有

即正解存在.证毕.

定理2对于系统(1),在初始条件(2)下,解是一致有界的.

证明令h(t)=S(t)+I(t)+X(t)+Y(t),则

q(S+I)-mS-(μ+m)I-nX-nY≤q(S+I)-θk,

其中k=min{1,m,μ+m,n},θ∶=S+I+X+Y,于是

由常数变易法,可得

3 平衡点的存在性

对于系统(1),存在零平衡点E0=(0,0,0,0),当q=m时边界平衡点E1=(1,0,0,0)存在.

边界平衡点E2=(S2,I2,0,0),E3=(S3,0,X3,Y3)和正平衡点E*=(S*,I*,X*,Y*)满足如下存在性定理:

定理3当m

定理4当q>m且(α1+mb)gλ1>qbgλ1+cng+cn2时,平衡点E3存在.

定理3证明对于平衡点E2,由系统(1)可得

易得

若m0,I2>0,平衡点E2存在.证毕.

定理4证明对于平衡点E3,由系统(1)可得

化简可得

若q>m,(α1+mb)gλ1>qbgλ1+cng+cn2,则S3>0,X3>0,Y3>0,平衡点E3存在.证毕.

定理5证明对于平衡点E*,由系统(1)可得

化简可得

(3)

4 平衡点的稳定性

4.1 平衡点的局部稳定性

(1)零平衡点E0的稳定性.通过在E0点的Jacobi矩阵可得迹和行列式分别为

tr(E0)=q-2m-2n-g-μ,det(E0)=-n(q-m)(μ+m)(g+n).

若qm,则零平衡点为鞍点.

(2)边界平衡点E1的稳定性.通过在E1点的Jacobi矩阵可得特征值为

λ11=q-m=0,λ12=γ-(μ+m),λ13=-(g+n),λ14=-n,

于是边界平衡点E1是非双曲的.

(3)边界平衡点E2的稳定性.通过在E2点的Jacobi矩阵可得特征值为

于是边界平衡点E2也是非双曲的.

(4)边界平衡点E3的稳定性.通过在E3点的Jacobi矩阵可得迹和行列式分别为

其中

引理1[12]若det(E3)<0,则E3为鞍点;若tr(E3)>0,det(E3)>0,则E3不稳定;若tr(E3)=0,det(E3)>0,则E3是中心;若tr(E3)<0,det(E3)>0,则E3局部渐进稳定.

(5)正平衡点E*的稳定性.通过在E*点的Jacobi矩阵可得迹和行列式分别为

其中S*,I*,X*,Y*为方程组(3)的解.

引理2[12]若det(E*)<0,则E*为鞍点;若tr(E*)>0,det(E*)>0,则E*不稳定;若tr(E*)=0,det(E*)>0,则E*是中心;若tr(E*)<0,det(E*)>0,则E*局部渐进稳定.

4.2 平衡点的全局稳定性

定理6当q

证明边界平衡点E3=(S3,0,X3,Y3)的Lyapunov函数为

W=W1+W2+W3+W4.

其中:

证毕.

定理7当q

证明正平衡点E*=(S*,I*,X*,Y*)的Lyapunov函数为

V=V1+V2+V3+V4.

其中:

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