纵观人类历史,每一次传染病的流行都严重威胁着人类的生命安全和社会经济的发展,如非典、埃博拉病毒等。当前,新冠肺炎仍在全球大肆传播。因此,如何准确模拟传染病在人群中的扩散以及如何控制突发性传染病的传播是当今全球最亟待解决的问题之一。与此同时,随着移动通信技术的迅速发展,与传染病相关的消息也在社交网络或在线社交网络上迅速传播,已有许多学者研究了消息对传染病传播的抑制作用。但在信息爆炸的时代,消息的准确性难以被保证。尽管社交媒体上分享的很多消息都是善意且可靠的,但虚假消息也同样盛行,很多虚假消息对传染病的传播起到推波助澜的作用。因此,本文将消息分为正确消息和错误消息,探究两类消息竞争传播影响下的传染病传播动力学过程,并进一步探讨了如何利用正确消息来干预错误消息和传染病的传播。（1）提出了一个双层耦合网络模型U6)U-SIR以探究正确消息和错误消息竞争传播对传染病传播的影响。上层网络代表消息竞争传播的虚拟网络,而下层网络是传染病传播的物理网络,两层网络的节点一一对应,同时消息传播网络是传染病传播网络的扩展。在消息层中,采用U6)U模型并引入群体认知水平以刻画两类消息的竞争传播。而在疾病层中,使用经典的SIR模型来描绘传染病的传播。使用微观马尔科夫链方法（MMCA）对模型进行理论分析并求出传染病传播阈值,并进行了大量的数值模拟。结果表明,正确消息的传播能抑制传染病的传播,但错误消息的传播会削弱正确消息的作用,同时群体认知水平会通过影响消息层的竞争传播来影响传染病的传播。（2）在已有模型的基础上,引入大众媒体和领域专家两种全局和局部的消息传播干预机制。针对大众媒体建立了M-U6)U-SIR模型,大众媒体是指由官方管理的可靠消息来源,会周期性地向所有个体传播正确消息,是一种机构而不是现实个体,因此不参与传染病传播过程。对于领域专家局部干预的情景,建立了U6)EU-SIR模型,E代表具有传染病领域相关知识且一直传播正确消息的个体。通过对两个模型分别采用微观马尔科夫链方法（MMCA）进行理论分析得出传染病传播阈值,并进行了广泛的蒙特卡罗（MC）仿真实验。结果表明,大众媒体和领域专家都能很好地控制错误消息和传染病的传播,但网络结构会影响其干预效果,针对不同的网络需采取不同的策略。本研究提出一种新的消息竞争传播-传染病扩散耦合模型,加深了对消息-传染病耦合传播的理解,深入探究两种不同干预手段的成效,为推动社会的消息传播管理和传染病扩散控制提供建设性指导意见。