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流感的爆发受多种因素的综合影响,但是这些因素如何影响流感的动态传播行为需要进一步深入研究.本文主要建立了媒体报道、气象因素、臭氧浓度等因素影响下的流感模型,研究了模型的动力学性质,结合实际数据对模型的参数进行了估计,对模型主要参数进行了敏感性分析,并给出了一些合理的防控措施.主要工作如下:第一章,介绍了流感的相关背景知识和国内外研究现状,并且给出了与本文有关的基础知识.第二章,研究了Twitter报道对流感的影响.Twitter可以在控制流感流行方面发挥重要作用.首先利用Pearson相关分析和互相关分析研究了2009年英国H1N1流感爆发期间的流感病例数据与报道流感的推文百分比在统计学上的显著相关性.建立了一种新的带有复发的H1N1流感模型.得到了平衡点的稳定性.确定了前后向分支发生的阈值条件.进一步根据实际数据,通过灰狼算法和非线性最小二乘法确定了模型的最佳拟合参数值.利用拉丁超立方抽样（LHS）和偏秩相关系数（PRCC）研究了参数的不确定性和敏感性.结果表明,Twitter报道对于控制流感流行起了一定的作用.第三章,研究了气象因素和未报道病例对甘肃省季节性流感的影响.流感通常在温带地区呈季节性爆发,特别是在冬季,流感的感染率和死亡率显著增加,这意味着干燥的空气和寒冷的温度会加速流感病毒的传播.在传染病流行期间,对未报道病例的忽视会导致对流感感染率和基本再生数的低估.首先提出了一个新的具有气象因素和未报道病例影响的非自治周期微分方程模型.计算得到了基本再生数,并证明了无病周期解的全局渐近稳定性.进一步,证明了正周期解的存在性和模型的一致持久性.其次,通过MCMC算法拟合收集到的数据识别出模型最佳参数值.估计出基本再生数为1.2288（95%CI:（1.2271,1.2305））.然后,为了确定模型的关键参数,进行了不确定性和敏感性分析.研究表明,流感更可能在低温,低湿度和低降水环境中传播.在流感流行期间,温度是比相对湿度和降雨量更重要的因素.第四章,研究了空气中臭氧浓度和脉冲疫苗接种对甘肃省季节性流感的动态影响.常见的空气污染物,例如臭氧（O3）,二氧化硫（SO2）,一氧化氮（NO）,二氧化氮（NO2）和颗粒物也影响流感的传播.首先提出了一种具有臭氧和疫苗接种影响的非自治脉冲微分方程模型.推导得出脉冲系统的基本再生数,并证明了无病周期解的全局渐近稳定性.进一步,证明了模型的一致持久性.其次,通过最小二乘法和Bootstrap拟合臭氧浓度数据得到臭氧动力学模型的未知参数并且通过MCMC算法拟合甘肃省的流感数据识别出模型最佳参数值.估计得到了基本再生数R0为1.1487（95%CI:（1.1422,1.1551））.同时,为了确定模型的关键参数,进行了不确定性和敏感性分析.研究表明,增加疫苗接种率以及适当增加臭氧浓度可以有效预防和控制流感传播.