家养环境中非洲猪瘟传播动力学的数学建模与关键参数敏感性分析

本研究针对非洲猪瘟病毒(ASFV)在家养猪群中的传播机制，构建了包含蜱虫-猪双种群的动力学模型(S1/I1-S2/I2)，通过计算基本再生数R0和稳定性分析，揭示猪群补充率、自然死亡率及接触传播率β21等关键参数对疫情传播的影响，为制定精准防控策略提供理论依据。

　　

非洲猪瘟(ASF)作为一种致死率高达100%的烈性传染病，正在全球范围内对养猪业造成毁灭性打击。这种由非洲猪瘟病毒(ASFV)引起的疾病，不仅通过直接接触传播，还能通过软蜱(Ornithodoros spp.)等媒介在野生动物与家畜间形成复杂传播链。更棘手的是，ASFV能在环境中长期存活，且目前尚无有效疫苗。2021至2023年间，世界动物卫生组织(WAHIS)记录的超过160万例家猪死亡案例，凸显了该疫情的严峻性。传统防控主要依赖扑杀和隔离，但缺乏对传播规律的量化认识。

针对这一难题，来自Sokoine农业大学等机构的研究团队在《Nonlinear Science》发表研究，首次建立了家养环境下ASFV在蜱虫-猪双宿主系统中的动力学模型。研究采用微分方程构建S₁/I₁(蜱虫易感/感染)和S₂/I₂(猪易感/感染)种群模型，通过下一代矩阵法计算R₀，结合Lyapunov函数进行稳定性分析，并运用MATLAB进行数值模拟。参数敏感性分析采用标准化前向敏感指数法，关键数据来自WAHIS疫情报告和蜱虫密度实地调查(K=200只/猪)。

模型构建
研究将蜱虫种群分为S₁和I₁，猪群分为S₂和I₂，引入环境病毒载量V。通过质量作用定律建立包含垂直传播率q、交叉感染率β₁₂/β₂₁等参数的微分方程组，证明解的存在唯一性。

阈值分析
推导出决定疫情流行的关键阈值R₀=ρ(FV^-1)，其中F为感染项矩阵，V为转移矩阵。当R₀<1时，无病平衡点全局渐进稳定；R₀>1时，地方病平衡点存在且稳定。

敏感性分析
发现对R₀影响最大的参数依次为：猪补充率Λ₂(+0.82)、猪间传播率β₂(+0.76)、蜱虫叮咬频率k(+0.68)，而自然死亡率μ₂(-0.58)呈负相关。这表明控制新猪引入和直接接触传播比单纯提高卫生管理更有效。

数值模拟
设定初始条件s₁(0)=0.8，i₂(0)=0.4，模拟显示：当R₀=2.5时，猪群感染比例在60天内升至75%；将β₂₁降低30%可使流行规模缩减58%，证实交叉感染是主要传播途径。

这项研究首次量化了家养环境中ASFV的多宿主传播规律，揭示蜱虫媒介在维持病毒循环中的核心作用。提出的数学模型能精准预测不同干预措施效果，例如降低猪群密度可使R₀下降40%。研究为制定基于关键参数调控的精准防控策略提供了科学依据，对实现联合国可持续发展目标中的"零饥饿"具有重要意义。作者F.A. Mgandu等强调，未来需结合分子流行病学数据优化模型参数，并将空间异质性纳入考虑。