2016年4月，我所彭小龙与上海大学许新建教授、西澳大学Michael Small教授等人合作在数学生物杂志《Journal of Mathematical Biology》上发表了题为“Prevention of infectious diseases by public vaccination and individual protection”的论文，综合分析了个体自适应行为与随机接种策略对传染病传播与网络结构的影响。[文章链接] 

面对传染病的暴发或流行，人们往往会采取相应的防控措施，同时还会通过改变行为来保护自己免受疾病的侵袭。群体水平的随机免疫接种策略是最重要的传染病防控措施之一，免疫接种可以使个体不被感染或者减小个体被感染的概率。已有研究表明，具有不完全免疫接种的SIS传染病传播模型在不同的网络结构上具有完全不同的动力学行为，有效的免疫策略线性降低均质网络中的平均感染密度，而在无标度网络中平均感染密度指数衰减（Physical Review E, 87 (2013) 022813），然而该模型忽略了个体行为对疾病传播及网络结构的重要影响。

为了深入分析全局的接种策略和局部的个体自适应保护行为对疾病传播的综合影响，在本文中彭小龙等人利用“断边重连”机制来刻画个体自我保护行为，建立了自适应网络上具有非完全免疫的SIS传染病模型，分别考察了无出生死亡的封闭种群系统和具有人口动力学过程的开放种群系统。研究结果：（1）在无生死的种群中，系统出现双稳、振荡、极限环、鞍结点分岔以及极限环的折分岔等丰富的动力学现象，表明个体自我保护行为和群体水平的接种行为的结合能更加有效地预防和控制传染病的传播，并且网络中各状态节点的连接度呈现负相关性；（2）在有生死的种群中，通过分析网络中感染态节点数和SI边数随时间的演化，发现个体自适应保护行为和随机接种策略的结合会促进传染病的传播，网络不具有明显的度相关性，这些均与无生死时的结论完全相反。

该研究综合考虑了全局接种策略、个体自适应行为和人口动力学在不同网络拓扑结构上对传染病传播的影响，为更全面地理解传染病动力学行为提供了重要参考。

山西大学复杂系统研究所彭小龙为该论文的第一作者和通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金委重点项目（11331009：复杂网络传播动力学的数学分析）和国家青年基金（11501340：基于动态网络连边的传染病动力学建模与分析）、上海市科委STCSM Grant（13ZR1416800）、澳大利亚研究委Future Fellowship（FT 110100896）和Discovery Project（DP 140100203）等多项资助。