目的:为了探讨各类数学模型在新疆包虫病研究与应用中的可行性,建立符合新疆地域特色的包虫病动态模型。掌握新疆地区包虫病的总体发病情况,揭示包虫病传播流行发展的规律,预测包虫病未来的流行趋势,找出影响包虫病流行的关键因素,为新疆包虫病的防治决策提供有力的理论和数量依据。方法:首先根据新疆包虫病的发病特点,选用ARIMA预测模型对新疆包虫病总体发病情况进行分析。通过序列平稳化、模型识别、参数估计、模型诊断等建模过程建立了相对最优ARIMA预测模型。利用报告的2004~2012年新疆包虫病月发病数据对模型进行拟合,并对新疆未来包虫病的总体流行情况进行了短期预测;其次利用传染病动力学理论,从包虫病的传播机制出发,从宏微观的角度分别构建了两类包虫病的传播动力学模型:一类离散的包虫病动力学模型和一类连续的动力学模型。分别研究了两个模型的阈值条件、无病平衡点和地方病平衡点存在性等动力学性质。根据新疆地区和乌鲁木齐市近几年包虫病报告的发病数据,对模型的参数进行相应的估计,计算包虫病传播基本再生数的近似值,进而估计包虫病的流行状况,预测了包虫病未来流行的长期趋势,对模型的参数进行敏感性分析,找出影响包虫病流行的关键因素。结果:首先对报告的新疆包虫病月发病数资料进行平稳性检验,结果显示该序列是一个非平稳的时间序列,对原序列取对数并作一阶差分,建立新疆包虫病的ARIMA预测模型。通过模型识别,参数估计,模型检验确定ARIMA(1,1,0)为新疆包虫病预测模型。预测结果表明2013年包虫病的累计发病数相对于2012年增加了592例,呈上升趋势。其次从微观角度建立了一类包虫病传播的离散动力学模型。计算出R0=1.36>1,根据动力学的阈值理论,结果表明在保持现有控制措施不变的情况下,短期内新疆的包虫病不会消失,且发病数呈现上升趋势。预测结果表明在2024年新疆包虫病发病数将达到最高900例,2024年之后,新疆包虫病的发病数随着时间的推移开始逐步下降,并且趋于稳定。定量的模拟影响包虫病传播的关键因素如:犬的死亡率d1,恢复率σ,犬的新增数量A1以及犬的传染率β1,发现犬的传染率β1对包虫病的传播的影响最大。最后,从宏观角度建立了一类包虫病传播的连续动力学模型。模型的平均绝对误差百分比和均方根误差百分比分别是3.36,4.42都在10%以内,说明用连续的包虫病模型来研究乌鲁木齐市的包虫病流行状况具有一定的可靠性和合理性。计算出R0=1.129>1,根据阈值理论,说明在保持现有控制措施不变的情况下,乌鲁木齐市的包虫病发病数呈现上升趋势。经过敏感性分析,犬的传染率β1对R0的影响最大(∣PRCC∣=0.9732),其次是犬类的恢复率σ对R0的影响较大(∣PRCC∣=0.8706)。结论:用ARIMA模型和传染病动力学模型两种方法定量的分析预测新疆地区包虫病的流行状况是可行的。模型结果表明新疆地区包虫病的发病有增长的趋势,揭示控制包虫病的关键在于控制终宿主犬的感染问题,加强对犬的管理。