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摘 要：利用计算机模拟模型——北美动物疾病传播模型（the North American Animal Disease Spread Model，NAADSM），对多个泰国清迈府和南奔府的猪伪狂犬病（Aujeszky’s Disease）病毒根除策略进行了比较。在模拟暴发期间，暴发持续时间、受感染猪群数和扑杀猪群数进行了比较。同时对清群、为限制猪的活动范围而进行的划分区域、改进的检测和免疫接种策略也进行了评估。根据本研究的结果，根除猪伪狂犬病最有效的策略是采用清群策略和以受感染猪群为中心半径为3 km、8 km和16 km划出一个限制猪活动范围的划分区域策略，同时加强在感染猪群周围半径16 km范围内的根除和免疫接种措施。
关键词：猪；伪狂犬病；根除；扑杀；泰国
中图分类号：S858 文献标识码：C 文章编号：1001-0769（2015）08-0004-08
奥耶斯基病（Aujeszky’s Disease，AD），又称伪狂犬病，对全球养猪生产者构成严重的经济威胁。这是一种病毒性疾病，临床症状因感染时的年龄不同而各异。伪狂犬病毒（Pseudorabies virus，PRv）属于疱疹病毒科下的疱疹病毒亚科。仔猪感染伪狂犬病后会导致中枢神经系统紊乱。断奶猪和育肥猪感染时首先侵染呼吸系统，但神经系统可能也会受波及。如果公猪和母猪受感染，AD可能会导致呼吸系统紊乱。据悉猪是伪狂犬病毒的储库，是除了灵长类动物和人类以外的大多数哺乳动物感染此疾病的源头。
美国对伪狂犬病的首次介绍早至1813年，据报道牛感染后会发生严重的骚痒；这使这种疾病被冠以狂犬病的名称。1902年，Aladar Aujeszky从狗、牛、猫身上分离出这种病毒，并证实它能使猪患上同样的疾病。在亚洲，首次报道PRv的暴发在20世纪50年代的中国。后来，该病传播到亚洲其他国家，包括1977年传播到泰国。
PRv遍布全球各地，特别是养猪密集地区，如南美、亚洲和欧洲。挪威、芬兰或马耳他未见有PRv感染的报道。德国、奥地利、瑞士、丹麦、英国、加拿大和新西兰已将该病从国内的猪群中根除。2004年，美国国内的猪群成功根除PRv。在那些被认为没有PRv的国家，接种疫苗不被允许。然而，PRv仍在美国、德国、波兰、法国、意大利和其他地方的野公猪或野猪群中流行。
正如前文提到的，PRv于1977年首次在泰国得到诊断，并仍在泰国的猪群中继续流行。泰国有意愿消灭PRv。泰国政府通过畜牧发展部正在考虑执行一项计划，来重审有效的控制措施，并比较和评估哪些措施适用于泰国；这项计划将使用计算机仿真模型——北美动物疫病传播模型（North American Animal Disease Spread Model，NAADSM）来完成。
创建NAADSM的目的是建立用于模仿动物疫病在易感畜群中的传播和控制，其特点是在畜群水平上得以体现，而不是在动物个体上。这种疫病传播模型是一种从易感到受感染和免疫的状态传播模型（图1）。随机过程被应用于每一次模拟的疫病暴发，结果包括由每一次模拟产生的一系列可能的后果。在某一次疫病发展中，每一个畜群被分配一个特定的纬度和经度，同时疫病的发展以每天的步长表示。另外，NAADSM还包括一个成本会计部分，这对估算与疫病模拟暴发相关的费用非常有帮助。因此，NAADSM是一种可评估商业性生产猪场中PRv根除计划合适性的模型；可以评估泰国北部地区清迈府和南奔府PRv根除计划的有效性；估计清迈府和南奔府在暴发PRv时所需疫苗的数量；估算政府执行此类根除措施所用的成本（后续研究）。
1 材料和方法
1.1 地区和研究猪群
本研究在泰国北部地区的清迈府和南奔府（图2）进行。选中这个地区是因为可获得详细的数据。本研究包括育肥猪场、产仔-育肥猪场和父母代种猪场。
1.2 数据的来源
商业化猪场的地理坐标由一个在清迈-南奔府地区、Nan府进行无口蹄疫区域原型考察的研究团队收集。猪群用1984年全球大地坐标系中的全球定位系统（GPS）进行地理编码。该研究团队还提供了有关猪群类型（育肥猪场、产仔-育肥猪场和父母代种猪场）和普查数据。任何重复数据均被删除，如果数据有相同坐标但属于不同的所有者，这些数据会进行整合。猪场规模根据猪的数量予以分为三类：小型（<500头）、中型（500～5 000头）和大型（≥5 000头）。
1.3 分析中所包含的因素
本研究是在暗示性假设下进行的：（1）所有的易感猪都是易感的；（2）所有受感染的猪同样受感染，并且病毒在猪群中传播；（3）所有感染PRv的猪最终都会表现出临床症状。由于泰国以前没有对PRv特点的研究，疾病参数可能与其他国家所见参数不同。
1.4 模型结构
在本研究中，我们使用了NAADSM 3.1.23版。这个模型侧重于猪群间的传播，猪群被用作建模单位。为了控制猪群间的变量，猪群细分为3种不同类型：父母代种猪、产仔-育肥猪和育肥猪。
2 模型参数
2.1 疾病参数
NAADSM是一种状态空间模型，也是一种群体型模型。我们给每一种模拟的猪群指定一种状态：易感型、潜伏型、亚临床感染型、临床感染型、自然免疫型、疫苗免疫型或死亡。在模拟这些模型的时候，猪群的感染状态在这些状态中转化。表1列出了疾病过渡状态的定义。由潜伏型猪群和其他类型猪群开始的每一种状态的模型都是易感的。潜在感染的猪群从中部和高密度饲养地区选择。这个中部地区被选中为以各个方向为二次传播PRv提供易感猪群。
PRv过渡阶段的疾病特点和时间周期根据暴发历史、文献描述和专家观点进行建模。概率密度函数用来描述每个猪群水平上的每种状态的持续时间（表2）。我们使用Excel（@RISK Ver4.5）风险分析软件，根据专家意见使疾病特征符合研究猪群，从而选择最佳概率密度函数。对每一种猪群类型，潜伏期被假定为遵循对数-逻辑分布。α、β、γ的值因猪群类型各异。产仔-育肥生产的值分别为-0.36、2.29和2.00。育肥猪生产的值为-0.42、2.32和2.15，父母代种群生产的值分别为-0.32、2.20和2.02。产仔-育肥和育肥生产类型的亚临床感染期被认为遵循高斯（正常）分布，平均值和标准差分别为5.41 d和0.88 d、14.43 d和1.19 d。父母代种猪被认为遵循三角分布，最小、最可能和最大值为2.96 d、5.00 d和8.04 d。临床感染期被认为遵循对数-逻辑分布，所有的生产类型具有α、β、γ的各种值，产仔-育肥生产类型的值分别为24.85、22.49、2.25，而育肥生产类型的值分别为27.07、104.19和2.18，父母代种群类型的值分别为13.59、42.72和4.75。我们认为每个接种疫苗的猪群全年能保持免疫力，覆盖根据对数正态分布的时间（平均值和标准差分别为 300 d和60 d）。 2.2 传播选项——接触传播和空气传播
2.2.1 接触传播
这种模型的传播选项模拟3种同时传播机制：直接接触、间接接触和空气传播。经直接接触的传播基于模拟接触或猪在受感染和易感猪群之间的流动。间接接触基于模拟接触或人、设备和车辆的流动，流动方向随意。如果受感染猪群处于亚临床感染或临床感染，经直接接触、间接接触和空气传播的传染可能发生。疾病可在不同的生产类型间传播。
接触率是指每天来自猪舍的运送或者外出接触的平均数。正常情况下，对每个配对的生产类型而言，接触率是单独指定的；然而，在这个模型中，我们假设每个配对的生产类型的接触率相同，并指定接触率为0.03（直接）和2.1（间接）。因此，0.03是指猪群之间流动或接触的平均数为100 d中3次，间接接触率运货次数是每天2次（2.1）。我们使用感染传播函数0.2（直接）和0.01（间接）；如果接触发生，这就是概率；它对转移感染将足够。
流动方向是随意的，流动距离建立在两个概率密度函数基础上：一个是直接接触，另一个是间接接触。直接接触和间接接触的距离分布被认为每一种接触都是一个三角密度函数，直接接触和间接接触的最小、最可能和最大值分别是0 d、40 d、190 d和0.5 d、25 d、60 d。
2.2.2 空气传播
空气传播或本地传播按照与受感染猪场接近程度来模拟。空气传播选项包含的输入参数有风向、传播速度、距源头1 km的感染概率和最大传播距离。在本研究中，风传播被认为是随意的（0°～360°）。来自源头的疾病传播速度（按照专家意见）以指数形式下降，距源头1 km处每天的传播概率设定为0.5。
2.3 控制策略——检测、追踪、划分区域
2.3.1 检测
这种模型只能检测临床感染猪群。感染猪群的检测建立在作为输入参数的两个概率基础上——观察到症状的概率和报道症状的概率。检测的总概率等于这两个概率的乘积。描述检测的概率是作为一个时间依赖性函数给出的。它被认为具有100 %的特定性，无假阳性情况，同时检测的这一天被检测猪场被无意地检疫。
观察到临床症状的概率表示假设感染已经在猪群中出现了一些日子了，猪场主或兽医向管理机构报告PRv可疑症状的概率。观察到症状的概率可根据生产类型单独设定。对于产仔-育肥猪和父母代种猪这两种生产类型，可以认为超过60 d症状将恶化，概率呈线性关系，即在0 d、14 d和60 d时分别是1 %、50 %和90 %。对于育肥猪的生产类型来说，可以认为症状在超过60 d时恶化，这种生产类型观察到和报告症状的概率也呈线性关系，即在第0天、第7天和第60天时分别是0 %、15 %和85 %。
报告观察到临床症状的概率表示，基于猪场主和兽医对最近一次暴发PRv的了解，猪群被报告给动物卫生部门的概率。我们认为所有生产类型的这种概率是相同的。时间依赖性函数最初在第0天为88 %，第8～14天则为899 %。
2.3.2 追溯
在这个模型中，我们对所有生产类型进行了追踪研究（trace-out）。如果接触的接受者被成功追溯到，它将自动受到检疫，还有可能提前被扑杀。假设所有生产类型的追溯都相同，追溯直接接触会在检测前60 d进行模拟，追溯成功的概率达98 %。追溯间接接触会在检测前14 d进行模拟，追溯成功的概率达80 %。
2.3.3 区域划分（限制猪的流动）
区域划分（限制猪的流动）是指创建一个圆形区域，用来将猪的流动限制在监控区内并加强检测。我们对各种分区策略进行了研究，并在扑杀策略后进行补充。第一个策略是不划分区域；在这种情况下既没有限制猪的流动，也没有加强检测。其他策略包括划分一个半径3 km、 8 km和16 km的范围。
半径3 km区域对所有生产类型的作用是改变直接流动速度（即第0天为100 %，第2天急降为0 %，直到第14天仍保持在0 %）、间接流动速度（即第0天为100 %，第3～4天降为20 %，第14天直接上升到25 %）和检测概率（即观察到临床症状的概率乘以2）。
半径8 km区域对所有生产类型的作用是改变直接流动速度（即第0天为100 %，第3～4天降为25 %，第7天降为1 %）、间接流动速度（即第0天为100 %，第3～4天降为50 %，第7天降为25 %）和检测概率（即观察到临床症状的概率乘以1）。
半径16 km区域对所有生产类型的影响是改变检测概率（即观察到临床症状的概率乘以1）。
3 根除策略——扑杀和接种疫苗
3.1 扑杀
本模型模拟了所有生产类型检测到PRv后猪群的扑杀。假设延迟两天执行扑杀方案。据认为扑杀能力在第14天时每天可多达5个猪场。扑杀的优先权根据检测结果、感染天数（感染天数越大，优先权越高）和生产类型（父母代种猪、产仔-育肥猪，然后是育肥猪）来决定。所有检测的猪群被认定为将被扑杀。
3.2 接种疫苗
此模型中的所有生产类型都被模拟进行接种疫苗。假设任何生产类型的两个发病猪场在接种疫苗前必须检测，在接种疫苗之后猪舍的免疫力会有一个14 d的延后期。给猪群接种疫苗的能力被认为在第14天时可高达每天100个猪群，接种疫苗范围的半径长达16 km。接种疫苗优先权基于接种理由（接种范围大小）、生产类型（父母代种猪、产仔-育肥和仅有育肥）以及感染天数。出于NAADSM 3.1.23版的局限性，疫苗在给整个免疫猪群带来完全的免疫力上须100 %有效。
4 方案和结果
不同的方案在相同的猪群统计数、疾病传播速度、疾病检测下进行研究，但除接种疫苗策略和分区域策略外。每个方案经1 000次重复后得以建模。
本研究比较了扑杀和不扑杀两种措施，然后增加了划分区域（通过比较无区域、半径 3 km和8 km，半径3 km、8 km和16 km），最后再增加接种疫苗（通过比较不接种疫苗、半径8 km范围内接种和半径16 km范围内接种疫苗）。 结果因关注的主要项目不同而各异，包括猪群数量和受感染的猪，被检测的猪群数量、接种疫苗的猪群数和猪数量、疫情暴发的持续天数。当扑杀和接种疫苗完成时，疫情暴发被认为结束，不再有潜伏或受感染的猪群。
5 结果
下面的结果是基于每一种方案1 000次重复模拟（或暴发）后得到的结果。由模拟模型产生的所有可能性，有95 %用于概括输出参数，除非特别说明。最初比较的策略是猪群扑杀策略（表3）。当这个模型中包含扑杀时，暴发的持续时间是165 d。相比较，如果这个模型不包括扑杀策略时，疫病就变成流行病（暴发超过30 000 d）。如果模型包含猪群扑杀策略，受感染的猪群和动物总数下降99 %。
表4总结了划区策略的比较结果。如果考虑到材料和方法这部分介绍的划分区域，疾病暴发持续时间从176 d～181 d不等（约6个月），具体取决于方案。这些方案中的每一种，受感染猪群检测的首日是第20天。疾病检测在所有方案中都是百分之百进行的，即使这个模型认定检测具有百分之百的明确性。
对包含半径3 km和半径8 km区域的方案和无划区（无流动限制）方案进行比较，疾病暴发的持续时间多出1 d。大约减少了1 300头猪（约占受感染猪总数的1 %）和7个猪群（约占受感染猪群总数的3 %）的感染。如果加以划分区域，受到检测并扑杀的猪和猪群总数分别下降1 %和3 %。
另一方面，如果增加半径3 km、8 km和16 km的分区域方案，基于 95 %的无分区域方案暴发持续时间将多出5 d。如果增加划分区域策略，受感染的猪减少了1 500头（约占受感染猪总数的1 %）、猪群减少8个（约占受感染猪群总数的4 %）。有了划分区域后，进行检测并扑杀的猪总数以及猪群的总数分别比不划分区域时的扑杀猪数少1 %和4 %。如果接种疫苗，将半径8 km和16 km的接种疫苗圈与无疫苗接种（表5）比较，半径8 km和16 km接种疫苗圈内的暴发持续时间均减少16 d（6 %）。如果接种圈是半径8 km和16 km，受感染的猪群约减少2 %。半径8 km接种圈的受扑杀猪群总数减少3 %，半径16 km接种圈的受扑杀猪群总数减少4 %。半径8 km接种圈，接种疫苗的猪群总数是420个。当接种圈大小增加到半径为16 km时，接种疫苗猪群的总数增加6 %。
6 讨论
模拟模型的局限性在于它们无法预测未来，也不代表实时暴发情况；相反，它们用于帮助决策、规划、明确潜在结果，评估建立在现有数据基础之上的策略。本研究的结果只是清迈和南奔府商业化猪场的一次疫病暴发，并不是全国或地区范围的疫病。数据的准确性会影响疾病传播模型的有效性。我们获得了自2004年以来的数据，是本研究可用的最新和最准确的数据。如果可以获得时间更近的信息，猪群数据肯定需要修改。
本研究使用的模型——NAADSM 3.1.23版，有其局限性。该模型是为口蹄疫研究开发的，可能无法准确地反映PRv的特征。潜伏期是疱疹病毒的一个主要特征，在这个模型中难以限制。此外，在本研究中，此模型假设猪的流动是随意的，这一点在养猪行业中可能并不适用，特别是当猪在一种生产系统中流动时。
在泰国，此疾病参数对PRv毒株并不是特有的，但相反是基于科学文献报道的病毒特性。合理的是有不同特性的新病毒株可能出现，结果可能偏离本研究。通常，疫苗并非100 %有效；然而，此模型假设免疫接种100 %有效。接种疫苗只能防止临床症状出现，但无法阻止病毒的感染。接种疫苗的有效性是指它能避免猪出现临床症状的能力。由于NAADSM 3.1.23版不允许调整疫苗的有效性，暴发的实际持续时间（天数）以及受感染和扑杀的猪或猪群的总数可能不同于本研究。准备可替代的控制措施可能是有必要的。此模型中商业化生产猪被认为无免疫力，这可能也会影响结果。
扑杀感染猪群（扑杀策略）是很多国家在试图消灭PRv时采取的一种常用措施。我们将扑杀和不扑杀两种策略进行了比较。扑杀似乎是消灭PRv感染方法中最有益的一种；当施以扑杀策略时，暴发持续时间（天数）从超过30 000 d（7年）急剧减少到165 d（不满1年），受感染的猪群和猪总数下降了99 %。
划分区域（限制猪的流动范围）策略继扑杀策略之后实施，用以限制猪在监控区域内的流动，并加强检测。本研究所检查的3种划分区域方案之间似乎并没有有意义的差异，因为在采用划分区域策略时，暴发持续时间增加了1 d～5 d。然而，如果我们应用半径3 km、8 km、16 km的划分区域，感染似乎会减轻，并且必须被扑杀的猪群数量减少。
接种圈也作为一种控制和消灭PRv的手段得到研究。本模型在执行扑杀和划分区域（限制猪的流动范围）策略之后应用了接种疫苗策略。半径8 km和16 km的接种圈使暴发持续时间减少了95 %，从181 d缩短到165 d。半径16 km的接种圈在减轻暴发上似乎更有效，并可比半径8 km的接种圈更多地减少感染率和扑杀率。
7 小结
显然，根据本研究结果，扑杀策略在消灭PRv方面最有效。从暴发持续时间（天数）、受感染、检测和扑杀的猪和猪群总数来看，继扑杀策略之后的划分区域和圈内接种疫苗在本模型中并没有表现出重大的影响。然而，当划分区域策略和接种疫苗策略得到执行后，暴发持续时间、感染数量和扑杀猪群均下降。因此，在后续研究完成之前，本项研究的建议是采用扑杀策略、3种分区（半径3 km、8 km和 16 km）限制流动以及在半径16 km接种圈加强检测，以在清迈和南奔府消灭PRv。
8 后续研究
对未来研究的建议是在划分区域和接种圈中做出最具成本效益的选择，还建议评估消灭PRv的其他策略。
原题名：Evaluation of strategies for eradication of Aujeszky’s disease （Pseudorabies） in commercial swine farms in Chiang-Mai and Lampoon provinces， Thailand（英文）
原作者：N. Ketusing等
关键词：猪；伪狂犬病；根除；扑杀；泰国
中图分类号：S858 文献标识码：C 文章编号：1001-0769（2015）08-0004-08
奥耶斯基病（Aujeszky’s Disease，AD），又称伪狂犬病，对全球养猪生产者构成严重的经济威胁。这是一种病毒性疾病，临床症状因感染时的年龄不同而各异。伪狂犬病毒（Pseudorabies virus，PRv）属于疱疹病毒科下的疱疹病毒亚科。仔猪感染伪狂犬病后会导致中枢神经系统紊乱。断奶猪和育肥猪感染时首先侵染呼吸系统，但神经系统可能也会受波及。如果公猪和母猪受感染，AD可能会导致呼吸系统紊乱。据悉猪是伪狂犬病毒的储库，是除了灵长类动物和人类以外的大多数哺乳动物感染此疾病的源头。
美国对伪狂犬病的首次介绍早至1813年，据报道牛感染后会发生严重的骚痒；这使这种疾病被冠以狂犬病的名称。1902年，Aladar Aujeszky从狗、牛、猫身上分离出这种病毒，并证实它能使猪患上同样的疾病。在亚洲，首次报道PRv的暴发在20世纪50年代的中国。后来，该病传播到亚洲其他国家，包括1977年传播到泰国。
PRv遍布全球各地，特别是养猪密集地区，如南美、亚洲和欧洲。挪威、芬兰或马耳他未见有PRv感染的报道。德国、奥地利、瑞士、丹麦、英国、加拿大和新西兰已将该病从国内的猪群中根除。2004年，美国国内的猪群成功根除PRv。在那些被认为没有PRv的国家，接种疫苗不被允许。然而，PRv仍在美国、德国、波兰、法国、意大利和其他地方的野公猪或野猪群中流行。
正如前文提到的，PRv于1977年首次在泰国得到诊断，并仍在泰国的猪群中继续流行。泰国有意愿消灭PRv。泰国政府通过畜牧发展部正在考虑执行一项计划，来重审有效的控制措施，并比较和评估哪些措施适用于泰国；这项计划将使用计算机仿真模型——北美动物疫病传播模型（North American Animal Disease Spread Model，NAADSM）来完成。
创建NAADSM的目的是建立用于模仿动物疫病在易感畜群中的传播和控制，其特点是在畜群水平上得以体现，而不是在动物个体上。这种疫病传播模型是一种从易感到受感染和免疫的状态传播模型（图1）。随机过程被应用于每一次模拟的疫病暴发，结果包括由每一次模拟产生的一系列可能的后果。在某一次疫病发展中，每一个畜群被分配一个特定的纬度和经度，同时疫病的发展以每天的步长表示。另外，NAADSM还包括一个成本会计部分，这对估算与疫病模拟暴发相关的费用非常有帮助。因此，NAADSM是一种可评估商业性生产猪场中PRv根除计划合适性的模型；可以评估泰国北部地区清迈府和南奔府PRv根除计划的有效性；估计清迈府和南奔府在暴发PRv时所需疫苗的数量；估算政府执行此类根除措施所用的成本（后续研究）。
1 材料和方法
1.1 地区和研究猪群
本研究在泰国北部地区的清迈府和南奔府（图2）进行。选中这个地区是因为可获得详细的数据。本研究包括育肥猪场、产仔-育肥猪场和父母代种猪场。
1.2 数据的来源
商业化猪场的地理坐标由一个在清迈-南奔府地区、Nan府进行无口蹄疫区域原型考察的研究团队收集。猪群用1984年全球大地坐标系中的全球定位系统（GPS）进行地理编码。该研究团队还提供了有关猪群类型（育肥猪场、产仔-育肥猪场和父母代种猪场）和普查数据。任何重复数据均被删除，如果数据有相同坐标但属于不同的所有者，这些数据会进行整合。猪场规模根据猪的数量予以分为三类：小型（<500头）、中型（500～5 000头）和大型（≥5 000头）。
1.3 分析中所包含的因素
本研究是在暗示性假设下进行的：（1）所有的易感猪都是易感的；（2）所有受感染的猪同样受感染，并且病毒在猪群中传播；（3）所有感染PRv的猪最终都会表现出临床症状。由于泰国以前没有对PRv特点的研究，疾病参数可能与其他国家所见参数不同。
1.4 模型结构
在本研究中，我们使用了NAADSM 3.1.23版。这个模型侧重于猪群间的传播，猪群被用作建模单位。为了控制猪群间的变量，猪群细分为3种不同类型：父母代种猪、产仔-育肥猪和育肥猪。
2 模型参数
2.1 疾病参数
NAADSM是一种状态空间模型，也是一种群体型模型。我们给每一种模拟的猪群指定一种状态：易感型、潜伏型、亚临床感染型、临床感染型、自然免疫型、疫苗免疫型或死亡。在模拟这些模型的时候，猪群的感染状态在这些状态中转化。表1列出了疾病过渡状态的定义。由潜伏型猪群和其他类型猪群开始的每一种状态的模型都是易感的。潜在感染的猪群从中部和高密度饲养地区选择。这个中部地区被选中为以各个方向为二次传播PRv提供易感猪群。
PRv过渡阶段的疾病特点和时间周期根据暴发历史、文献描述和专家观点进行建模。概率密度函数用来描述每个猪群水平上的每种状态的持续时间（表2）。我们使用Excel（@RISK Ver4.5）风险分析软件，根据专家意见使疾病特征符合研究猪群，从而选择最佳概率密度函数。对每一种猪群类型，潜伏期被假定为遵循对数-逻辑分布。α、β、γ的值因猪群类型各异。产仔-育肥生产的值分别为-0.36、2.29和2.00。育肥猪生产的值为-0.42、2.32和2.15，父母代种群生产的值分别为-0.32、2.20和2.02。产仔-育肥和育肥生产类型的亚临床感染期被认为遵循高斯（正常）分布，平均值和标准差分别为5.41 d和0.88 d、14.43 d和1.19 d。父母代种猪被认为遵循三角分布，最小、最可能和最大值为2.96 d、5.00 d和8.04 d。临床感染期被认为遵循对数-逻辑分布，所有的生产类型具有α、β、γ的各种值，产仔-育肥生产类型的值分别为24.85、22.49、2.25，而育肥生产类型的值分别为27.07、104.19和2.18，父母代种群类型的值分别为13.59、42.72和4.75。我们认为每个接种疫苗的猪群全年能保持免疫力，覆盖根据对数正态分布的时间（平均值和标准差分别为 300 d和60 d）。 2.2 传播选项——接触传播和空气传播
2.2.1 接触传播
这种模型的传播选项模拟3种同时传播机制：直接接触、间接接触和空气传播。经直接接触的传播基于模拟接触或猪在受感染和易感猪群之间的流动。间接接触基于模拟接触或人、设备和车辆的流动，流动方向随意。如果受感染猪群处于亚临床感染或临床感染，经直接接触、间接接触和空气传播的传染可能发生。疾病可在不同的生产类型间传播。
接触率是指每天来自猪舍的运送或者外出接触的平均数。正常情况下，对每个配对的生产类型而言，接触率是单独指定的；然而，在这个模型中，我们假设每个配对的生产类型的接触率相同，并指定接触率为0.03（直接）和2.1（间接）。因此，0.03是指猪群之间流动或接触的平均数为100 d中3次，间接接触率运货次数是每天2次（2.1）。我们使用感染传播函数0.2（直接）和0.01（间接）；如果接触发生，这就是概率；它对转移感染将足够。
流动方向是随意的，流动距离建立在两个概率密度函数基础上：一个是直接接触，另一个是间接接触。直接接触和间接接触的距离分布被认为每一种接触都是一个三角密度函数，直接接触和间接接触的最小、最可能和最大值分别是0 d、40 d、190 d和0.5 d、25 d、60 d。
2.2.2 空气传播
空气传播或本地传播按照与受感染猪场接近程度来模拟。空气传播选项包含的输入参数有风向、传播速度、距源头1 km的感染概率和最大传播距离。在本研究中，风传播被认为是随意的（0°～360°）。来自源头的疾病传播速度（按照专家意见）以指数形式下降，距源头1 km处每天的传播概率设定为0.5。
2.3 控制策略——检测、追踪、划分区域
2.3.1 检测
这种模型只能检测临床感染猪群。感染猪群的检测建立在作为输入参数的两个概率基础上——观察到症状的概率和报道症状的概率。检测的总概率等于这两个概率的乘积。描述检测的概率是作为一个时间依赖性函数给出的。它被认为具有100 %的特定性，无假阳性情况，同时检测的这一天被检测猪场被无意地检疫。
观察到临床症状的概率表示假设感染已经在猪群中出现了一些日子了，猪场主或兽医向管理机构报告PRv可疑症状的概率。观察到症状的概率可根据生产类型单独设定。对于产仔-育肥猪和父母代种猪这两种生产类型，可以认为超过60 d症状将恶化，概率呈线性关系，即在0 d、14 d和60 d时分别是1 %、50 %和90 %。对于育肥猪的生产类型来说，可以认为症状在超过60 d时恶化，这种生产类型观察到和报告症状的概率也呈线性关系，即在第0天、第7天和第60天时分别是0 %、15 %和85 %。
报告观察到临床症状的概率表示，基于猪场主和兽医对最近一次暴发PRv的了解，猪群被报告给动物卫生部门的概率。我们认为所有生产类型的这种概率是相同的。时间依赖性函数最初在第0天为88 %，第8～14天则为899 %。
2.3.2 追溯
在这个模型中，我们对所有生产类型进行了追踪研究（trace-out）。如果接触的接受者被成功追溯到，它将自动受到检疫，还有可能提前被扑杀。假设所有生产类型的追溯都相同，追溯直接接触会在检测前60 d进行模拟，追溯成功的概率达98 %。追溯间接接触会在检测前14 d进行模拟，追溯成功的概率达80 %。
2.3.3 区域划分（限制猪的流动）
区域划分（限制猪的流动）是指创建一个圆形区域，用来将猪的流动限制在监控区内并加强检测。我们对各种分区策略进行了研究，并在扑杀策略后进行补充。第一个策略是不划分区域；在这种情况下既没有限制猪的流动，也没有加强检测。其他策略包括划分一个半径3 km、 8 km和16 km的范围。
半径3 km区域对所有生产类型的作用是改变直接流动速度（即第0天为100 %，第2天急降为0 %，直到第14天仍保持在0 %）、间接流动速度（即第0天为100 %，第3～4天降为20 %，第14天直接上升到25 %）和检测概率（即观察到临床症状的概率乘以2）。
半径8 km区域对所有生产类型的作用是改变直接流动速度（即第0天为100 %，第3～4天降为25 %，第7天降为1 %）、间接流动速度（即第0天为100 %，第3～4天降为50 %，第7天降为25 %）和检测概率（即观察到临床症状的概率乘以1）。
半径16 km区域对所有生产类型的影响是改变检测概率（即观察到临床症状的概率乘以1）。
3 根除策略——扑杀和接种疫苗
3.1 扑杀
本模型模拟了所有生产类型检测到PRv后猪群的扑杀。假设延迟两天执行扑杀方案。据认为扑杀能力在第14天时每天可多达5个猪场。扑杀的优先权根据检测结果、感染天数（感染天数越大，优先权越高）和生产类型（父母代种猪、产仔-育肥猪，然后是育肥猪）来决定。所有检测的猪群被认定为将被扑杀。
3.2 接种疫苗
此模型中的所有生产类型都被模拟进行接种疫苗。假设任何生产类型的两个发病猪场在接种疫苗前必须检测，在接种疫苗之后猪舍的免疫力会有一个14 d的延后期。给猪群接种疫苗的能力被认为在第14天时可高达每天100个猪群，接种疫苗范围的半径长达16 km。接种疫苗优先权基于接种理由（接种范围大小）、生产类型（父母代种猪、产仔-育肥和仅有育肥）以及感染天数。出于NAADSM 3.1.23版的局限性，疫苗在给整个免疫猪群带来完全的免疫力上须100 %有效。
4 方案和结果
不同的方案在相同的猪群统计数、疾病传播速度、疾病检测下进行研究，但除接种疫苗策略和分区域策略外。每个方案经1 000次重复后得以建模。
本研究比较了扑杀和不扑杀两种措施，然后增加了划分区域（通过比较无区域、半径 3 km和8 km，半径3 km、8 km和16 km），最后再增加接种疫苗（通过比较不接种疫苗、半径8 km范围内接种和半径16 km范围内接种疫苗）。 结果因关注的主要项目不同而各异，包括猪群数量和受感染的猪，被检测的猪群数量、接种疫苗的猪群数和猪数量、疫情暴发的持续天数。当扑杀和接种疫苗完成时，疫情暴发被认为结束，不再有潜伏或受感染的猪群。
5 结果
下面的结果是基于每一种方案1 000次重复模拟（或暴发）后得到的结果。由模拟模型产生的所有可能性，有95 %用于概括输出参数，除非特别说明。最初比较的策略是猪群扑杀策略（表3）。当这个模型中包含扑杀时，暴发的持续时间是165 d。相比较，如果这个模型不包括扑杀策略时，疫病就变成流行病（暴发超过30 000 d）。如果模型包含猪群扑杀策略，受感染的猪群和动物总数下降99 %。
表4总结了划区策略的比较结果。如果考虑到材料和方法这部分介绍的划分区域，疾病暴发持续时间从176 d～181 d不等（约6个月），具体取决于方案。这些方案中的每一种，受感染猪群检测的首日是第20天。疾病检测在所有方案中都是百分之百进行的，即使这个模型认定检测具有百分之百的明确性。
对包含半径3 km和半径8 km区域的方案和无划区（无流动限制）方案进行比较，疾病暴发的持续时间多出1 d。大约减少了1 300头猪（约占受感染猪总数的1 %）和7个猪群（约占受感染猪群总数的3 %）的感染。如果加以划分区域，受到检测并扑杀的猪和猪群总数分别下降1 %和3 %。
另一方面，如果增加半径3 km、8 km和16 km的分区域方案，基于 95 %的无分区域方案暴发持续时间将多出5 d。如果增加划分区域策略，受感染的猪减少了1 500头（约占受感染猪总数的1 %）、猪群减少8个（约占受感染猪群总数的4 %）。有了划分区域后，进行检测并扑杀的猪总数以及猪群的总数分别比不划分区域时的扑杀猪数少1 %和4 %。如果接种疫苗，将半径8 km和16 km的接种疫苗圈与无疫苗接种（表5）比较，半径8 km和16 km接种疫苗圈内的暴发持续时间均减少16 d（6 %）。如果接种圈是半径8 km和16 km，受感染的猪群约减少2 %。半径8 km接种圈的受扑杀猪群总数减少3 %，半径16 km接种圈的受扑杀猪群总数减少4 %。半径8 km接种圈，接种疫苗的猪群总数是420个。当接种圈大小增加到半径为16 km时，接种疫苗猪群的总数增加6 %。
6 讨论
模拟模型的局限性在于它们无法预测未来，也不代表实时暴发情况；相反，它们用于帮助决策、规划、明确潜在结果，评估建立在现有数据基础之上的策略。本研究的结果只是清迈和南奔府商业化猪场的一次疫病暴发，并不是全国或地区范围的疫病。数据的准确性会影响疾病传播模型的有效性。我们获得了自2004年以来的数据，是本研究可用的最新和最准确的数据。如果可以获得时间更近的信息，猪群数据肯定需要修改。
本研究使用的模型——NAADSM 3.1.23版，有其局限性。该模型是为口蹄疫研究开发的，可能无法准确地反映PRv的特征。潜伏期是疱疹病毒的一个主要特征，在这个模型中难以限制。此外，在本研究中，此模型假设猪的流动是随意的，这一点在养猪行业中可能并不适用，特别是当猪在一种生产系统中流动时。
在泰国，此疾病参数对PRv毒株并不是特有的，但相反是基于科学文献报道的病毒特性。合理的是有不同特性的新病毒株可能出现，结果可能偏离本研究。通常，疫苗并非100 %有效；然而，此模型假设免疫接种100 %有效。接种疫苗只能防止临床症状出现，但无法阻止病毒的感染。接种疫苗的有效性是指它能避免猪出现临床症状的能力。由于NAADSM 3.1.23版不允许调整疫苗的有效性，暴发的实际持续时间（天数）以及受感染和扑杀的猪或猪群的总数可能不同于本研究。准备可替代的控制措施可能是有必要的。此模型中商业化生产猪被认为无免疫力，这可能也会影响结果。
扑杀感染猪群（扑杀策略）是很多国家在试图消灭PRv时采取的一种常用措施。我们将扑杀和不扑杀两种策略进行了比较。扑杀似乎是消灭PRv感染方法中最有益的一种；当施以扑杀策略时，暴发持续时间（天数）从超过30 000 d（7年）急剧减少到165 d（不满1年），受感染的猪群和猪总数下降了99 %。
划分区域（限制猪的流动范围）策略继扑杀策略之后实施，用以限制猪在监控区域内的流动，并加强检测。本研究所检查的3种划分区域方案之间似乎并没有有意义的差异，因为在采用划分区域策略时，暴发持续时间增加了1 d～5 d。然而，如果我们应用半径3 km、8 km、16 km的划分区域，感染似乎会减轻，并且必须被扑杀的猪群数量减少。
接种圈也作为一种控制和消灭PRv的手段得到研究。本模型在执行扑杀和划分区域（限制猪的流动范围）策略之后应用了接种疫苗策略。半径8 km和16 km的接种圈使暴发持续时间减少了95 %，从181 d缩短到165 d。半径16 km的接种圈在减轻暴发上似乎更有效，并可比半径8 km的接种圈更多地减少感染率和扑杀率。
7 小结
显然，根据本研究结果，扑杀策略在消灭PRv方面最有效。从暴发持续时间（天数）、受感染、检测和扑杀的猪和猪群总数来看，继扑杀策略之后的划分区域和圈内接种疫苗在本模型中并没有表现出重大的影响。然而，当划分区域策略和接种疫苗策略得到执行后，暴发持续时间、感染数量和扑杀猪群均下降。因此，在后续研究完成之前，本项研究的建议是采用扑杀策略、3种分区（半径3 km、8 km和 16 km）限制流动以及在半径16 km接种圈加强检测，以在清迈和南奔府消灭PRv。
8 后续研究
对未来研究的建议是在划分区域和接种圈中做出最具成本效益的选择，还建议评估消灭PRv的其他策略。
原题名：Evaluation of strategies for eradication of Aujeszky’s disease （Pseudorabies） in commercial swine farms in Chiang-Mai and Lampoon provinces， Thailand（英文）
原作者：N. Ketusing等