แบบจำลองเครือข่ายเพื่อวิเคราะห์การแพร่ระบาดของโรคใบด่างมันสำปะหลังในประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและวิเคราะห์แบบจำลองทางคณิตศาสตร์บนโครงสร้างเครือข่ายสองโหนด เพื่อศึกษาการแพร่ระบาดของโรคใบด่างมันสำปะหลังในประเทศไทย โดยจำแนกประชากรพืชออกเป็น 4 กลุ่มตามสถานการณ์ติดเชื้อ และพิจารณาการเชื่อมโยงระหว่างสองพื้นที่ที่เกิดจากการเคลื่อนย้ายของแมลงที่เป็นพาหะและท่อนพันธุ์ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ถูกวิเคราะห์เชิงสัญลักษณ์โดยใช้เมทริกซ์รุ่นถัดไปในการคำนวณค่าสืบพันธ์พื้นฐาน และตรวจสอบเสถียรภาพของจุดสมดุลด้วยทฤษฎีบทวงกลมของเกอร์โกริน ผลการศึกษาพบว่าอัตราการติดเชื้อและอัตราการฟื้นตัวมีอิทธิพลต่อค่า
มากที่สุด โดยแบบจำลองสามารถอธิบายพลวัตของโรคได้ทั้งในสภาวะไร้โรคและสภาวะระบาด ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเสี่ยงในการกระจายระหว่างพื้นที่ที่มีการเคลื่อนย้ายต้นพันธุ์ ข้อเสนอเชิงนโยบายที่สอดคล้องกับผลการวิจัย ได้แก่ การควบคุมการเคลื่อนย้ายท่อนพันธุ์ การใช้พันธุ์ต้านทาน และการจัดการพื้นที่ปลูกอย่างเหมาะสม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการควบคุมโรคใบด่างมันสำปะหลังอย่างยั่งยืน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
นโยบายการรับบทความ
กองบรรณาธิการวารสารสถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น มีความยินดีรับบทความจากอาจารย์ประจำ และผู้ทรงคุณวุฒิในสาขาวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี ที่เขียนเป็นภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษ ซึ่งผลงานวิชาการที่ส่งมาขอตีพิมพ์ต้องไม่เคยเผยแพร่ในสิ่งพิมพ์อื่นใดมาก่อน และต้องไม่อยู่ในระหว่างการพิจารณาของวารสารอื่นที่นำส่ง ดังนั้นผู้สนใจที่จะร่วมเผยแพร่ผลงานและความรู้ที่ศึกษามาสามารถนำส่งบทความได้ที่กองบรรณาธิการเพื่อเสนอต่อคณะกรรมการกลั่นกรองบทความพิจารณาจัดพิมพ์ในวารสารต่อไป ทั้งนี้บทความที่สามารถเผยแพร่ได้ประกอบด้วยบทความวิจัย ผู้สนใจสามารถศึกษาและจัดเตรียมบทความจากคำแนะนำสำหรับผู้เขียนบทความ
การละเมิดลิขสิทธิ์ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้ส่งบทความโดยตรง บทความที่ได้รับการตีพิมพ์ต้องผ่านการพิจารณากลั่นกรองคุณภาพจากผู้ทรงคุณวุฒิและได้รับความเห็นชอบจากกองบรรณาธิการ
ข้อความที่ปรากฏภายในบทความของแต่ละบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารวิชาการเล่มนี้ เป็น ความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่าน ไม่เกี่ยวข้องกับสถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น และคณาจารย์ท่านอื่น ๆ ในสถาบัน แต่อย่างใด ความรับผิดชอบด้านเนื้อหาและการตรวจร่างบทความแต่ละบทความเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใด ๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะต้องรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
กองบรรณาธิการขอสงวนสิทธิ์มิให้นำเนื้อหา ทัศนะ หรือข้อคิดเห็นใด ๆ ของบทความในวารสารสถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น ไปเผยแพร่ก่อนได้รับอนุญาตจากผู้นิพนธ์ อย่างเป็นลายลักษณ์อักษร ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารสถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
ผู้ประสงค์จะส่งบทความเพื่อตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น สามารถส่ง Online ที่ https://www.tci-thaijo.org/index.php/TNIJournal/ โปรดสมัครสมาชิก (Register) โดยกรอกรายละเอียดให้ครบถ้วนหากต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมที่
- กองบรรณาธิการ วารสารสถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
- ฝ่ายวิจัยและนวัตกรรม สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
เลขที่ 1771/1 สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น ซอยพัฒนาการ 37-39 ถนนพัฒนาการ แขวงสวนหลวง เขตสวนหลวง กรุงเทพมหานคร 10250 ติดต่อกับคุณพิมพ์รต พิพัฒนกุล (02) 763-2752 , คุณจุฑามาศ ประสพสันติ์ (02) 763-2600 Ext. 2402 Fax. (02) 763-2754 หรือ E-mail: JEDT@tni.ac.th
เอกสารอ้างอิง
S. Chaowongdee, S. Malichan, P. Pongpamorn, A. Peamanee, and W. Siriwan, “Metabolic profiles of Sri Lankan cassava mosaic virus-infected and healthy cassava (Manihot esculenta Crantz) cultivars with tolerance and susceptibility phenotypes,” BMC Plant Biol., vol. 23, 2023, Art. no. 178, doi: 10.1186/s12870-023-04181-3.
P. J. De Barro, S. S. Liu, L. M. Boykin, and A. B. Dinsdale, “Bemisia tabaci: A statement of species status,” Annu. Rev. Entomol., vol. 56, pp. 1–19, 2011, doi: 10.1146/annurev-ento-112408-085504.
C. Rakkrai, T. Chomdate, W. Khampanich, P. Paechaisri, D. Chairoenkaew, and P. Maneechote, “Evaluation of disease resistance of cassava lines introduced from Nigeria to Sri Lankan Cassava Mosaic virus, the causal agent of cassava mosaic disease, under greenhouse conditions,” (in Thai), Thai Agric. Res. J., vol. 40, no. 3, pp. 226–237, 2022.
N. H. Shah and J. Gupta, “SEIR model and simulation for vector borne diseases,” Appl. Math., vol. 4, no. 8A, pp. 13–17, 2013, doi: 10.4236/am.2013.48A003.
G. R. Phaijoo and D. B. Gurung, “Sensitivity analysis of SEIR-SEI model of dengue disease,” 2025, arXiv:2501.17196.
Y. Takeguchi and K. Yagasaki, “Optimal control of the SEIR epidemic model using a dynamical systems approach,” Jpn. J. Ind. Appl. Math., vol. 41, pp. 297–316, 2024, doi: 10.1007/s13160-023-00605-7.
F. Minhós, A. Raza, U. Shafique, and M. Mohsin, “Modeling, analysis, and transmission dynamics of cassava mosaic disease through stochastic fractional delay differential equations,” Mathematics, vol. 13, no. 3, 2025, Art. no. 383, doi: 10.3390/math13030383.
S. Reja, F. Al Basir, and K. Aldawsari, “A discrete-time mathematical model for mosaic disease dynamics in cassava: Neimark–Sacker bifurcation and sensitivity analysis,” AIMS Math., vol. 10, no. 8, pp. 18295–18320, 2025, doi: 10.3934/math.2025817.
T. Kinene, L. S. Luboobi, B. Nannyonga, and G. G. A. Mwanga, “A mathematical model for the dynamics and cost effectiveness of the current controls of cassava brown streak disease in Uganda,” J. Math. Comput. Sci., vol. 5, pp. 567–600, 2015.
J. P. Legg et al., “Comparing the regional epidemiology of the cassava mosaic and cassava brown streak virus pandemics in Africa,” Virus Res., vol. 159, no. 2, pp. 161–170, 2011, doi: 10.1016/j.virusres.2011.04.018.
P. Sseruwagi, W. S. Sserubombwe, J. P. Legg, J. Ndunguru, and J. M. Thresh, “Methods of surveying the incidence and severity of cassava mosaic disease and whitefly vector populations on cassava in Africa: A review,” Virus Res., vol. 100, no. 1, pp. 129–142, 2004, doi: 10.1016/j.virusres.2003.12.021.
J. P. Legg, B. Owor, P. Sseruwagi, and J. Ndunguru, “Cassava mosaic virus disease in East and Central Africa: Epidemiology and management of a regional pandemic,” Adv. Virus Res., vol. 67, pp. 355–418, 2006, doi: 10.1016/S0065-3527(06)67010-3.
J. P. Legg and J. M. Thresh, “Cassava virus diseases in Africa,” African Crop Sci. J., vol. 9, no. 3, pp. 471–500, 2001, doi: 10.4314/acsj.v9i3.27762
D. Fargette, M. J. Jeger, C. Fauquet, and L. D. C. Fishpool, “Analysis of temporal disease progress of African cassava mosaic virus,” Phytopathology, vol. 84, no. 1, pp. 89–91, 1994, doi: 10.1094/Phyto-84-89.
Y. N. Xiao and F. van den Bosch, “The dynamics of an eco-epidemic model with biological control,” Ecol. Model., vol. 168, no. 2–3, pp. 203–214, 2003, doi: 10.1016/S0304-3800(03)00156-2.
P. van den Driessche and J. Watmough, “Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission,” Math. Biosci., vol. 180, no. 1–2, pp. 29–48, 2002, doi: 10.1016/S0025-5564(02)00108-6.
S. Brarkken-Thal, “Gershgorin's theorem for estimating eigenvalues,” 2007. [Online]. Available: https://linear.ups.edu/buzzard.ups.edu/courses/2007spring/projects/brakkenthal-paper.pdf
M. J. Keeling and P. Rohani, Modeling Infectious Diseases in Humans and Animals. Princeton, NJ, USA: Princeton Univ. Press, 2008.
N. Chitnis, J. M. Hyman, and J. M. Cushing, “Determining important parameters in the spread of malaria through the sensitivity analysis of a mathematical model,” Bull. Math. Biol., vol. 70, no. 5, pp. 1272–1296, 2008, doi: 10.1007/s11538-008-9299-0.
F. Sélley, Á. Besenyei, I. Z. Kiss, and P. L. Simon, “Dynamic control of modern epidemics: A network-based approach,” Sci. Rep., vol. 5, 2015, Art. no. 11745, doi: 10.1038/srep11745.
