季節性は、自然界の系とそこに生息する個体群の時空間的動態に大きな作用を及ぼす駆動力の1つである。これはインフルエンザや麻疹、水痘、百日咳などの一般的な感染症の伝播について特に当てはまり、概して宿主-寄生生物の関係と深く関連している。今回我々は、標準的な季節変動強制型SIR（susceptible, infectious or recovered；未感染個体、感染個体、回復個体）流行モデル解析を通じて、繰り返し流行する疾患の非線形的動態に関する考察を進めた。我々の解析は、大流行そのものよりも、流行後の動態に注目している点で他のモデル化研究とは異なる。季節変動強制型SIRモデルは数学的には扱いにくいが、新たな閾値効果を特定し、将来的な大流行と「スキップ（流行が生じない年）」のどちらが起こるかを予測するための明確な解析条件を突き止めることができた。閾値は、直前の大流行後に計測された集団の感受性と、新たな感染感受性個体が集団へ加入する速度により決定される。さらに、大流行の発生時期（フェーズ、つまり1年の何月にあたるか）は、疫学的に重要な情報をもたらす有用なパラメーターであるとわかった。強制型システムでは、後期にピークのある（つまり高いフェーズをもつ）疾病は、季節変化によって広範囲に拡散できなくなり、それによって集団の感受性が上昇し、将来の流行の誘発や流行の大きさが制御される。これらの原理は感染流行の予報手段として、季節性の媒介生物により制御される新興感染症や再興感染症の研究にかかわってくると考えられる。
