# 蚊媒疾病基本繁殖数 R0 教学器

Ross–Macdonald 公式 R0 = m·a²·b·c·pⁿ/(−r·ln p) 计算疟疾/登革/寨卡/基孔肯雅的 R0:群体免疫阈值、媒介能量、临界蚊密度、参数弹性、防控目标与季节性传播窗口曲线。

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- **分类:** Science & Education

- **关键词:** r0计算器, 罗斯麦克唐纳模型, 媒介能量, 登革热r0, 疟疾传播模型, 外潜伏期, 群体免疫阈值, 蚊媒防控目标

## 概述

蚊媒病原体基本繁殖数教学工具。

Ross–Macdonald 公式 R0 = m·a²·b·c·pⁿ/(−r·ln p):m = 每人雌蚊数;a = 叮咬率(每蚊每日叮人次数,取平方——每次叮咬是往返两程);b = 蚊→人传播概率;c = 人→蚊传播概率;p = 蚊日存活率;n = 外潜伏期(EIP,病原体在蚊体内发育至具感染性的天数);r = 人群恢复率。

派生输出:群体免疫阈值 1−1/R0;Garrett-Jones 媒介能量 V = m·a²·pⁿ/(−ln p),R0 = V·b·c/r;临界蚊密度 m_c = m/R0;弹性分析(∂lnR0/∂lnθ)揭示叮咬率(×2)与成蚊存活(n + 1/(−ln p))是主导杠杆;单杠杆防控目标——使 R0 < 1 所需的密度、叮咬率 a/√R0 与存活率(二分法求解);以及 365 天季节性 R0(t) 曲线(正弦蚊密度强迫),标出传播季开启与关闭。

预设:疟疾(经典算例 R0≈74.5)、登革(WHO 8–12 天 EIP、4.5 天病毒血症)、寨卡、基孔肯雅,或全自定义参数。教学模型,非运营预测。

## 输入项

- **病原体预设(设定参数)** (select)
- **每人蚊密度 m(只/人)** (number): 10
- **叮咬率 a(次/蚊/日)** (number): 0.3
- **蚊→人传播概率 b** (number): 0.5
- **人→蚊传播概率 c** (number): 0.5
- **蚊日存活率 p** (number): 0.9
- **外潜伏期 n(天)** (number): 10
- **人感染期(天)** (number): 100
- **季节性蚊量摆幅(%)** (number): 0
- **蚊量峰值日(1–365)** (number): 200

## 适用场景

- 讲授或学习流行病学数学建模，剖析 Ross–Macdonald 模型各生物学参数对 R0 的非线性影响机制时。
- 评估控蚊方案（如消杀成蚊降低存活率与清理孳生地降低蚊密度）对阻断疾病传播的理论降幅与干预目标时。
- 分析登革热或疟疾在气温与降水驱动下的季节性动态，测算全年传播期开启与关闭的临界时间窗口时。

## 工作原理

- 输入人蚊比例、每日叮咬率、双向传播概率、蚊日存活率、外潜伏期（EIP）及人感染期，或直接选择预设病原体。
- 根据公式 R0 = m·a²·b·c·pⁿ/(−r·ln p) 解析计算基本繁殖数、群体免疫阈值 1−1/R0 与媒介能量 V。
- 计算各参数的偏导弹性系数，量化叮咬率平方项与日存活率指数项在传播链中的敏感度权重。
- 结合设定的蚊量季节性波动幅度与峰值日，生成 365 天动态 R0(t) 曲线并标注 R0 > 1 的流行窗口与单杠杆控制阈值。

## 使用案例

- 流行病学课堂演示：对比不同病原体（如疟疾的长感染期与登革热的短病毒血症）在传播动力学上的差异。
- 媒介控制策略评估：利用弹性分析直观展示为何成蚊防制（降低 p）往往比单纯灭幼（降低 m）更具杠杆效应。
- 传播季窗口期估算：输入区域蚊密度季节性摆幅，测定本地自然环境下疾病能够自发流行的起止月份。

## 常见问题

### 为什么公式中叮咬率 a 是平方项（a²）？

蚊媒疾病传播需要两次叮咬才能完成闭环：蚊子叮咬感染者摄入病原体（第一次），经外潜伏期后再叮咬易感者完成传播（第二次）。

### 媒介能量（Vectorial Capacity）与 R0 有何区别？

媒介能量衡量单只受感染人宿主每天通过蚊群引发的新传播潜力（独立于宿主病程），而 R0 综合了宿主总感染期与双向传播概率。

### 临界蚊密度 m_c 的含义是什么？

临界蚊密度表示当每人蚊子数量降至该数值时，R0 恰好等于 1；实际密度低于该值时疫情理论上将自行消退。

### 外潜伏期（EIP）如何影响模型输出？

EIP 是病原体在蚊体内增殖至具备传染性所需的天数。由于蚊子每日存活率为 p，只有 pⁿ 比例的蚊子能存活至具备传染性，对 R0 具有指数级抑制作用。

### 该工具的结果能否直接用于一线流行病学预测？

本工具为教学与理论分析模型，基于均质混合假设，不替代结合局部地理、微气候及真实人口流动数据的专业运营预测。

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